目錄

1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽

2.算法運(yùn)行軟件版本

3.部分核心程序

4.算法理論概述

5.算法完整程序工程

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1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽

2.算法運(yùn)行軟件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')load gnet.mat[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Validation_Dataset);
accuracy = mean(Predicted_Label == Validation_Dataset.Labels);index = randperm(numel(Validation_Dataset.Files), 24);
figureRL1 = Validation_Dataset.Labels;
for i = 1:24subplot(4,6,i)I = readimage(Validation_Dataset, index(i));imshow(I)label = Predicted_Label(index(i));title(['識別結(jié)果',string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%",'真實(shí)結(jié)果',(RL1(index(i)))]);
end[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Testing_Dataset);
accuracy = mean(Predicted_Label == Testing_Dataset.Labels);index = randperm(numel(Testing_Dataset.Files), 24);
figure
RL2 = Testing_Dataset.Labels;
for i = 1:24subplot(4,6,i)I = readimage(Testing_Dataset, index(i));imshow(I)label = Predicted_Label(index(i));title(['識別結(jié)果',string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%",'真實(shí)結(jié)果',(RL2(index(i)))]);
end
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4.算法理論概述

? ? ? ? 基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別算法是一種通過訓(xùn)練模型來識別手勢的技術(shù)。其原理主要利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對圖像或視頻序列進(jìn)行特征提取和分類。

? ? ? ?手勢識別算法基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過訓(xùn)練模型來識別輸入圖像或視頻序列中的手勢。具體而言，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)到手勢圖像中的空間和時(shí)間特征，從而對不同的手勢進(jìn)行分類。這種技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)、智能家居等領(lǐng)域?；谏疃葘W(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別算法涉及到多個(gè)數(shù)學(xué)公式和計(jì)算過程。下面是一個(gè)簡單的示例，展示了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）在手勢識別中的應(yīng)用。

? ? ? ?假設(shè)我們的手勢識別模型是一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸入是一個(gè)手勢圖像或視頻序列，輸出是手勢的類別。這個(gè)模型可以表示為一系列的計(jì)算過程：

1.輸入層：將原始手勢圖像或視頻序列輸入到模型中。

2.卷積層：通過卷積運(yùn)算提取輸入圖像中的空間特征。卷積運(yùn)算可以表示為：

其中，x是輸入圖像，w是卷積核，y是卷積結(jié)果。

3.激活函數(shù)：通過非線性激活函數(shù)對卷積結(jié)果進(jìn)行非線性變換。常用的激活函數(shù)包括ReLU函數(shù)、sigmoid函數(shù)等。

4.池化層：通過池化運(yùn)算對卷積結(jié)果進(jìn)行降維，減少計(jì)算量和過擬合。池化運(yùn)算可以表示為：

其中，s是池化步長，z是池化結(jié)果。

5.全連接層：將池化結(jié)果映射到具體的類別上。全連接層可以表示為線性變換和softmax函數(shù)：

?

? ? ? ?其中，w是全連接層的權(quán)重參數(shù)，o是全連接層的輸出，p是softmax函數(shù)的輸出，表示每個(gè)類別的概率。

? ? ? ?以上是一個(gè)簡單的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別算法的數(shù)學(xué)公式示例。在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以使用更加復(fù)雜的模型和訓(xùn)練技巧來提高模型的性能。

5.算法完整程序工程

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