Advertisement

通过50层ResNet完成手势数字的识别。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过部署包含50个ResNet层结构的深度神经网络,成功实现了对手势数字的识别任务,并取得了高达95%的识别准确率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 使用50ResNet进行
    优质
    本研究采用深度为50层的ResNet模型,专注于提高手语数字识别的准确率和效率,旨在为聋哑人群体提供更好的交流工具。 利用50层的ResNet模型可以实现对手势数字的高度识别准确率,可达95%。
  • 切换Activity界面
    优质
    本项目介绍如何利用先进的手势识别技术在Android应用中实现界面切换功能,为用户提供更加自然和便捷的操作体验。 在Android开发中实现左右滑动页面切换功能可以通过监听触摸事件来完成。首先需要创建一个GestureDetector对象,并设置相应的OnGestureListener回调接口,在其中定义onFling方法以处理用户快速滑动手势,从而实现在不同界面间进行切换的功能。 具体步骤包括: 1. 在Activity或Fragment中初始化手势检测器: ```java GestureDetector gestureDetector = new GestureDetector(this, new MyGestureListener()); ``` 2. 创建自定义的OnGestureListener实现类MyGestureListener,在其中重写onFling方法,用于判断滑动方向并执行相应的页面切换逻辑。 3. 在View或整个Activity上添加触摸事件监听器: ```java view.setOnTouchListener(new View.OnTouchListener() { @Override public boolean onTouch(View v, MotionEvent event) { return gestureDetector.onTouchEvent(event); } }); ``` 4. 根据onFling方法返回的滑动方向(如startX < endX表示向右滑动)更新当前显示页面。 通过以上步骤,可以实现一个简单的左右滑动手势切换页面的功能。
  • 基于YOLOv5系统,可0-9(含整程序与据)
    优质
    本项目开发了一种基于YOLOv5的手势识别系统,专门用于识别从0到9的手势信号。该项目不仅提供了详细的实现代码,还包含了训练所需的全部数据集。适合于对计算机视觉和深度学习感兴趣的开发者研究和应用。 本段落介绍了如何使用YOLOv5构建手势识别系统,并实现对0-9数字手势的精准识别与跟踪。文档详细描述了系统的实施步骤,从Python环境配置、数据集准备、模型训练到导出ONNX格式以适应多平台部署,再到性能测试和可视化图表绘制,以及最后通过Tkinter创建图形用户界面的具体方法。文中提供了完整的源代码及相关数据集供读者参考使用及拓展。 本段落适用人群为具备编程经验并从事机器学习研究或技术实施的工程师,对物体检测与计算机视觉感兴趣的个人也可从中受益。 该系统适用于需要手势指令控制的应用场合,例如游戏控制器、无人机操控等互动设备开发过程中的操作界面友好性提升和用户体验改善。此外,文中还提供了进一步改进此解决方案应用范围的具体建议。本段落不仅是一份教学材料,也提供了一个实用的研发项目模板。
  • Mediapipe跟踪应用
    优质
    本应用利用Mediapipe框架实现复杂手势识别与多手同时跟踪功能,为用户在虚拟现实、游戏互动等领域提供精准流畅的操作体验。 通过Android上的Mediapipe进行手势识别需要用到Android档案(AAR)和Gradle。这个想法的灵感来源没有特别指出。如果有帮助,请给我点赞支持。
  • 1-5.zip
    优质
    本项目为一套用于手势识别的模型和代码集,专注于识别人手展示1至5个手指的动作,适用于人机交互、智能家居等领域。 该内容参考了他人的代码,实现了一种能够识别1到5的手势数字的模型,并支持通过增加数据进行进一步训练以优化性能。此外,实验结果显示其收敛曲线表现良好。提供的材料包括用于训练和测试的相关代码以及相应的数据集。
  • SVM.rar_图像__svm_雷达
    优质
    SVM手势识别项目利用支持向量机(SVM)算法进行图像和雷达数据处理,实现精准的手势识别功能。适用于多种应用场景的数据分析与模式识别需求。 通过雷达采集手势数据并生成手势图像,然后使用SVM进行识别。
  • :利用TensorFlow2.0、OpenCV和CNN实现0-9
    优质
    本项目采用TensorFlow2.0框架及卷积神经网络(CNN)技术,在OpenCV支持下完成手部图像采集与预处理,旨在准确识别手势表达的0至9数字。 手势识别基于TensorFlow 2.0 + OpenCV + CNN实现,用于识别0-9的手势,请参阅我的以获取详细信息。 简化后:使用TensorFlow 2.0、OpenCV 和CNN技术来完成从0到9的手势识别项目,详情请参考相关文档或平台上的说明。
  • 基于图像路标、程序
    优质
    本项目旨在开发一款集交通路标、手写数字和手势识别于一体的图像识别系统,利用先进的机器学习技术,提升智能驾驶与人机交互体验。 此文件包含三个项目,全部基于机器学习和图像识别内容,使用了成熟的软件库cvzone、mediapipe等辅助工具,精简了代码量,适用于计算机视觉与深度学习初学者的入门项目。