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【手势识别】利用MATLAB深度学习与CNN实现数字0-9的手势识别(附带准确率及源代码 3435期).mp4

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简介:
本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB和卷积神经网络(CNN)进行手语数字(0-9)手势的识别,并提供项目代码与测试准确率,适合深度学习初学者。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,这些代码均可运行,并经过验证确认有效,适合编程初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m;其他调用函数以独立m文件形式存在; 2. 运行环境为Matlab 2019b。如果在运行过程中遇到错误,请根据提示进行相应的修改,或者寻求帮助。 3. 具体的运行操作步骤如下: - 步骤一:将所有代码文件放置于Matlab当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 此外,如果需要进一步的服务或咨询有关仿真的问题,请与博主联系。提供的服务包括但不限于博客资源的完整代码提供、期刊文献复现、Matlab程序定制以及科研合作等。

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客服
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  • MATLABCNN0-9 3435).mp4
    优质
    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB和卷积神经网络(CNN)进行手语数字(0-9)手势的识别,并提供项目代码与测试准确率,适合深度学习初学者。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,这些代码均可运行,并经过验证确认有效,适合编程初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m;其他调用函数以独立m文件形式存在; 2. 运行环境为Matlab 2019b。如果在运行过程中遇到错误,请根据提示进行相应的修改,或者寻求帮助。 3. 具体的运行操作步骤如下: - 步骤一:将所有代码文件放置于Matlab当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 此外,如果需要进一步的服务或咨询有关仿真的问题,请与博主联系。提供的服务包括但不限于博客资源的完整代码提供、期刊文献复现、Matlab程序定制以及科研合作等。
  • TensorFlow2.0、OpenCV和CNN0-9
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    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。
  • MATLAB进行肤色静态Matlab 第288】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB实现肤色静态手势识别技术,并提供相关代码,适合对计算机视觉和模式识别感兴趣的开发者学习。第288期作品。 佛怒唐莲上传的视频配套有完整的代码资源,并且这些代码均可运行并通过测试确认有效,非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内包含主函数main.m文件以及用于调用的各种其他m文件;无需额外配置或修改即可直接运行。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行相应调整。 3. 运行操作步骤如下: - 步骤一:将所有代码文件放置到Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮,待程序执行完毕后即可获得结果。 4. 如果需要进一步的帮助或服务(例如获取完整版代码、期刊论文复现、定制化MATLAB程序开发或者科研合作等),可以留言咨询博主。
  • -TensorFlowPython0-5
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    本项目利用TensorFlow和Python开发的手势识别系统能够精准识别手势数字0至5。通过深度学习技术训练模型,实现了对手部姿态的有效解析与应用。 卷积神经网络可以用于实现对手势数字的识别(基于TensorFlow)。
  • 【语音MATLABHMMMFCC0~9Matlab 4715】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB结合隐马尔可夫模型(HMM)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)技术来实现0至9数字的语音识别,并附带相关Matlab源码,适合对语音识别感兴趣的开发者和技术爱好者学习。 Matlab研究室上传的视频均配有完整代码,并经过测试可以运行,适合初学者使用; 1、代码压缩包内容: 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件(无需单独运行); 包含程序的运行结果效果图。 2、代码适用版本: Matlab 2019b;若在不同版本中遇到问题,请根据提示进行修改,或向博主求助解决方法。 3、操作步骤如下: 第一步:将所有文件放置于当前工作路径下; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行按钮,等待程序完成以获取结果。 4、仿真咨询与服务 如有其他需求,请联系博主;具体包括但不限于以下方面: - 提供博客或资源的完整代码支持。 - 复现期刊论文或其他参考文献中的实验内容。 - 根据客户需求定制Matlab程序。 - 科研项目合作。
  • MATLAB进行肤色静态Matlab 288】.md
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    本文介绍了如何使用MATLAB实现肤色静态手势识别,并提供了相关源代码。适合对计算机视觉和模式识别感兴趣的读者研究参考,帮助学习者深入理解手势识别技术。 标题为【手势识别】基于matlab肤色静态手势识别【含Matlab源码 288期】的文章介绍了设计、实现及应用一个手势识别系统的方法。首先文章概述了该技术的重要性及其在不同领域的潜力,然后聚焦于静态手部动作的识别,并明确了其主要特征以及系统的操作流程。 文中详细说明了测试目标和标准,具体列举了五种预定的手势类型,要求系统能够准确且高效地辨识这些手势并在控制台输出相应的编号。接下来文章深入介绍了实现过程中的关键步骤——例如在YcbCr颜色空间中进行手部动作分割的方法,并通过建立肤色模型以及设定阈值范围来识别特定的动作。 作者提供了一些Matlab源代码片段,尽管不完整但足以帮助读者理解如何构建手势识别算法。此外还展示了如何使用Matlab执行图像的中间滤波处理并展示结果图象,这些说明为在matlab环境中开发相似系统提供了基础指导和参考实例。 文章最后提到了博主的研究背景和个人追求精神“行百里者, 半于九十”,这体现了作者对持续进步和技术精进的态度。通过分享的技术方法以及个人心得,读者不仅可以获取到实用的Matlab仿真开发资源,还能感受到在技术领域不断探索与创新的重要性。
  • Matlab GUI(0~9),高
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    本项目利用MATLAB开发了一个用户友好的图形界面(GUI),用于手写数字(0-9)的识别。通过深度学习技术实现,具有较高的识别准确性。 手写数字识别可以通过模板匹配和欧氏距离来实现,这种方法的正确率较高。
  • 0-9据集
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    这是一个包含从0到9所有数字手势图像的数据集合,旨在为手语识别和手势控制技术的研究提供训练资料。 提供2000张单一背景图片以及1000张复杂背景的图片。
  • 【语音MATLAB DWT算法0~9语音Matlab 2604】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的DWT算法进行0至9数字的语音识别,并提供了配套的Matlab源代码供学习参考。通过深入浅出的教学,使观众能够掌握基于小波变换技术的语音信号处理与模式识别方法。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,并且这些代码均可运行并经过验证有效,适合编程新手使用。 1、代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果效果图; 2、推荐使用的Matlab版本为2019b。若在其他版本中遇到问题,请根据错误提示进行调整,如有疑问可联系博主寻求帮助。 3、操作步骤如下: 第一步:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录下; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果; 4. 若需要进一步的服务或支持,请与博主取得联系,具体服务包括但不限于以下内容: - 提供博客或资源的相关完整代码 - 复现期刊文章或者参考文献中的实验 - 定制Matlab程序开发需求 - 科研项目的合作