基于深度学习的手势识别算法实现-豆柴文库

基于深度学习的手势识别算法实现.doc

2024-02-23

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新槐****公主

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本科毕业设计（论文）基于深度学习的手势识别算法实现Realizationofgesturerecognitionalgorithmbasedondeeplearning院（系）计算机学院专业软件工程班级5班学号16210120525学生姓名关国威指导教师商丽娟提交日期2020年4月15日内容摘要基于深度学习的手势识别处理计算机视觉领域中的关键技术之一，深度学习技术在近20年得到了快速的发展，其中在2014年就提出了VGG和GoogleNet这两大高精度高准确率的网络模型。手势识别是在图像中捕抓到手部关键信息再通过手势给机器传达信息。手势识别大多数情况下都是在实时视频作为应用环境，这就对模型有着实时处理和准确性这两个基本要求。随着科技的发展和5G时代的到来，身处于深度学习领域的手势识别技术越来越完善，在技术层面上相对现在一定会有了很大的进步，但同时也面临更加深层的困难，例如各个种群的人类肤色、背景复杂度、光照条件、多人情况下的手部重叠这类打击性很大的干预因素，是每个开发手势识别技术人员都会面临的难题。本次论文将以近年来较为流行的深度学习领域中的卷积神经网络等等神经算法展开，将获取到的手部信息关键点给予逻辑处理得到准确无误的信息。关键词：手势识别深度学习卷积神经网络手部关键信息点AbstractOneofthekeytechnologiesinthefieldofcomputervisioningesturerecognitionprocessingbasedondeeplearning,Deeplearningtechnologyhasdevelopedrapidlyinthepast20years.Amongthem,thetwohigh-precisionandhigh-accuracynetworkmodelsofVGGandGoogleNetwereproposedin2014.Gesturerecognitionistocapturethekeyinformationofthehandintheimageandthenconveytheinformationtothemachinethroughthegesture.Gesturerecognitionisinmostcasesusingreal-timevideoastheapplicationenvironment,whichhastwobasicrequirementsforreal-timeprocessingandaccuracyofthemodel.Withthedevelopmentoftechnologyandtheadventofthe5Gera,thegesturerecognitiontechnologyinthefieldofdeeplearningisbecomingmoreandmoreperfect.Theremustbealotofprogressonthetechnicallevelcomparedwiththepresent,butitalsofacesdeeperdifficulties,suchasThestrikinginterventionfactorssuchashumanskincolor,backgroundcomplexity,lightingconditions,andhandoverlapinthecaseofmultiplepeoplearechallengesfacedbyeveryonewhodevelopsgesturerecognitiontechnology.Thispaperwillbedevelopedwithneuralalgorithmssuchasconvolutionalneuralnetworks,whicharemorepopularinthefieldofdeeplearninginrecentyears,andthekeypointsofthehandinformation

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