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目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
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(['识别结果',string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%",'真实结果',(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(['识别结果',string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%",'真实结果',(RL2(index(i)))]);
end
754.算法理论概述
基于深度学习网络的手势识别算法是一种通过训练模型来识别手势的技术。其原理主要利用深度学习网络对图像或视频序列进行特征提取和分类。
手势识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别输入图像或视频序列中的手势。具体而言，深度学习网络能够自动学习到手势图像中的空间和时间特征，从而对不同的手势进行分类。这种技术可以广泛应用于人机交互、虚拟现实、智能家居等领域。基于深度学习网络的手势识别算法涉及到多个数学公式和计算过程。下面是一个简单的示例，展示了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在手势识别中的应用。
假设我们的手势识别模型是一个卷积神经网络，其输入是一个手势图像或视频序列，输出是手势的类别。这个模型可以表示为一系列的计算过程：
1.输入层：将原始手势图像或视频序列输入到模型中。
2.卷积层：通过卷积运算提取输入图像中的空间特征。卷积运算可以表示为：
其中，x是输入图像，w是卷积核，y是卷积结果。
3.激活函数：通过非线性激活函数对卷积结果进行非线性变换。常用的激活函数包括ReLU函数、sigmoid函数等。
4.池化层：通过池化运算对卷积结果进行降维，减少计算量和过拟合。池化运算可以表示为：
其中，s是池化步长，z是池化结果。
5.全连接层：将池化结果映射到具体的类别上。全连接层可以表示为线性变换和softmax函数：
其中，w是全连接层的权重参数，o是全连接层的输出，p是softmax函数的输出，表示每个类别的概率。
以上是一个简单的基于卷积神经网络的手势识别算法的数学公式示例。在实际应用中，我们可以使用更加复杂的模型和训练技巧来提高模型的性能。
5.算法完整程序工程
OOOOO
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