基于SVM、KNN和神经网络的手势识别模式识别课程设计.zip

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简介：
本项目为《模式识别》课程设计作品，采用SVM、KNN算法及神经网络模型实现手势识别功能。通过Python编程结合机器学习库进行训练与测试，旨在提高手部动作的自动识别精度。代码和实验数据均已打包于ZIP文件中供研究参考。【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源、音视频文件及网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++ 语言项目，Java编程，Python脚本，Web前端与后端应用，C#程序设计，EDA工具使用教程和Proteus仿真软件案例等。【项目质量】：所有源码都经过严格测试并且可以直接运行。功能在确认正常工作之后才上传发布。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可以作为毕业设计、课程作业及工程实训的参考，也可以用于初期项目的立项和开发。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，并且可以直接修改复刻使用。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行二次开发和功能扩展会非常方便。【沟通交流】：有任何技术上的问题欢迎随时提出，我们会及时解答并提供帮助。鼓励下载和使用以上资源，并欢迎大家互相学习，共同进步。

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基于SVM、KNN和神经网络的手势识别模式识别课程设计.zip

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本项目为《模式识别》课程设计作品，采用SVM、KNN算法及神经网络模型实现手势识别功能。通过Python编程结合机器学习库进行训练与测试，旨在提高手部动作的自动识别精度。代码和实验数据均已打包于ZIP文件中供研究参考。【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源、音视频文件及网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++ 语言项目，Java编程，Python脚本，Web前端与后端应用，C#程序设计，EDA工具使用教程和Proteus仿真软件案例等。【项目质量】：所有源码都经过严格测试并且可以直接运行。功能在确认正常工作之后才上传发布。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可以作为毕业设计、课程作业及工程实训的参考，也可以用于初期项目的立项和开发。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，并且可以直接修改复刻使用。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行二次开发和功能扩展会非常方便。【沟通交流】：有任何技术上的问题欢迎随时提出，我们会及时解答并提供帮助。鼓励下载和使用以上资源，并欢迎大家互相学习，共同进步。

基于Python和TensorFlow的卷积神经网络手势识别

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本项目运用Python与TensorFlow构建卷积神经网络模型，专注于手部姿势的精准识别，为智能交互提供强有力的技术支持。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，在图像处理领域得到广泛应用，包括图像分类、目标检测、图像识别等任务。本项目中采用Python编程语言结合TensorFlow框架实现手势识别功能。在进行手势识别时，首先需要收集各种角度和光照条件下不同人执行特定手势的图片数据作为训练集。这些数据通常包含0-7的手势实例，每个数字代表一个不同的手势类别，此类问题被视为多类分类任务。卷积神经网络的核心组件包括卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等。其中，卷积层利用可学习的滤波器对输入图像进行特征提取；池化层则用于降低数据维度以减少计算量并保持模型泛化能力；而全连接层负责将前面提取到的特征分类处理。此外，ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数引入非线性特性使网络能够更好地学习复杂模式。在训练过程中通常采用交叉熵作为损失函数，并使用优化器如Adam或SGD来调整权重以最小化该损失值。同时还需要对数据进行预处理操作，例如归一化和增强等措施可以提高模型性能表现。当完成模型训练后，则需要通过测试集评估其效果，常用指标包括准确率、精确率、召回率及F1分数等；对于多类分类任务来说混淆矩阵也是重要的评价工具之一。它可以直观地展示出不同类别上的具体表现情况。该项目主要包含以下几个部分： - 数据预处理：读取图像并转换为灰度或RGB格式，缩放尺寸和归一化像素值； - 构建CNN模型：定义卷积层、池化层以及全连接层结构，并选取合适的激活函数与损失函数； - 训练模型：设置训练迭代次数、批次大小及学习率等参数后调用TensorFlow API进行训练操作； - 模型评估：在验证集上测试性能并根据需要调整超参以优化结果表现； - 测试应用：最后使用测试数据来检验最终效果，并部署到实际应用场景中。该项目展示了如何利用Python、TensorFlow和CNN技术解决手势识别问题，为图像处理提供了实用案例。通过深入研究与改进此项目可以进一步提升手势识别准确度及鲁棒性并将其应用于更多的人机交互场景当中。

人脸识别卷积神经网络算法（模式识别课程）.zip

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本资源为《模式识别》课程中关于人脸识别的卷积神经网络算法项目。内含详细的人脸识别模型设计与实现代码，适用于深度学习和计算机视觉的学习者。模式识别课程人脸识别卷积神经网络算法.zip

基于卷积神经网络的MATLAB手势识别.7z

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本作品为一个基于卷积神经网络的手势识别系统，采用MATLAB开发。通过训练CNN模型实现对手部姿态的精准分类与识别。资源包括一个文件夹包含手势 0~9 的图片、train.csv 和 test.csv 文件（分别记录了手势 0~9 的训练数据和测试数据）、代码压缩包中的三个文件：CNN.m（卷积神经网络代码）、cnn.mat（保存的卷积神经网络）以及 gesture_recognition.m（用于通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别的手势识别代码）。关于该资源的具体使用方法，请参考本人博客中有关“MATLAB基于卷积神经网络的手势识别”的内容。

基于SVM与神经网络的车牌识别

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本研究结合支持向量机(SVM)和神经网络技术，提出了一种高效的车牌识别方法。通过优化算法参数，提高了系统的准确率和鲁棒性，在实际应用中表现优异。《深入理解OpenCV》这本书共有八章，第五章介绍了基于SVM和支持向量机的车牌识别技术。如果你对这部分内容不熟悉或操作有困难的话，可以考虑阅读该书的电子版来进一步学习。

基于MATLAB卷积神经网络的手势简化识别

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本研究利用MATLAB开发了一种卷积神经网络模型，专注于优化手势识别算法，通过减少复杂性实现更为简便和高效的手势识别技术。通过简单的手势识别过程来引导读者完成软件安装、数据集采集、图像处理、神经网络训练及测试，并最终实现综合应用，帮助他们理解图像处理与卷积神经网络的核心原理。在编写手写手势识别源代码的过程中，我们将梳理流程的关键逻辑，简化代码的实现步骤，同时保留核心功能部分，如图像减采样、阈值分割、平滑滤波和边缘提取等。本教程适合具备一定图像处理及深度学习基础的学习者使用。通过阅读并实践以下内容： 1. 学习如何在MATLAB上利用笔记本自带摄像头进行图像采集； 2. 掌握图像减采样、阈值分割、平滑滤波以及边缘提取的设计与实现方法； 3. 了解卷积神经网络的设计思路，训练流程及实际应用。建议读者结合实践操作和代码调试来深入理解这些概念。

基于BP神经网络的手写数字识别Matlab实现_神经网络_BP神经网络_手写数字识别_数字识别_手写字体识别

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本项目利用MATLAB实现基于BP神经网络的手写数字识别系统，旨在提高对各类手写数字的辨识准确率。通过训练大量样本数据，模型能够有效区分0至9之间的不同手写样式。 BP神经网络实现手写数字识别的Matlab代码可以用于训练一个模型来准确地识别图像中的手写数字。这种方法通过使用多层前馈人工神经网络，并采用反向传播算法调整权重，从而达到较高的分类精度。在进行实际操作时，需要准备大量标记好的数据集作为训练样本，以便优化网络参数和结构以获得最佳性能。

SVM手势识别.rar_图像识别_手势识别_数据识别svm_雷达手势

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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。

基于RBF神经网络的模式识别方法

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本研究探讨了基于径向基函数（RBF）神经网络的模式识别技术，通过优化网络结构和参数提升分类精度与效率。本段落介绍如何使用MATLAB实现基于RBF（径向基函数）神经网络的模式分类，并对比BP（反向传播）神经网络的优势。该内容适合初学者进行研究和学习。

基于卷积神经网络的手势动作实时识别

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本研究提出了一种基于卷积神经网络的手势动作实时识别系统，能够准确、快速地识别手势信号，并应用于人机交互等领域。识别五种手势动作： - 剪刀动作 - 石头动作 - 布动作 - OK 动作 - good 动作 ### 主要步骤： 1. 构建数据集 2. 设计神经网络 3. 训练并调整参数 4. 保存模型并在需要时调用首先使用 Train.py 脚本训练好模型的参数，然后运行 CallFrame.py 文件以打开界面窗口。点击相应的按钮即可进行在线手势动作检测。其中“执行手势”按钮用于与下位机（例如STM32）通信，通过串口函数将识别结果发送给下位机，从而实现根据不同手势动作来控制设备的功能。当模型训练至900步时，在测试集上的准确率可以稳定在约 95%。