“手势识别是计算机科学和语言技术领域的一个研究课题，其目的是通过数学算法解析人类手势。它可以在机器和人类之间搭建更高效的沟通桥梁，让生活更丰富多彩、更智能化。人们在基于图像/视频的手势识别方面已经做了大量研究（通常使用2D摄像机），今天我们将讨论新的解决方案 - 基于ToF传感器的3D手势识别。”手势识别是计算机科学和语言技术领域的一个研究课题，其目的是通过数学算法解析人类手势。它可以在机器和人类
使用肤色检测法和Lenet-5实现手势识别数据集的制作使用摄像头录制视频并用imwrite函数记录下来def camo ():
start = 0
i = 0
count = 0
while True:
cv2.resizeWindow("camo", screenx, screeny)
ret, frame = capture.read() #
目录文章目录前言一、手势识别是什么？二、使用步骤，使用直接的代码下载但是不知道如何修改的部分代码1.引入库2.数字识别的部分代码，应该在这里修改总结前言 随着人工智能的不断发展，图像处理这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习图像处理，本文就介绍了基于python-opencv的手势识别的修改。参考别人的代码部分运行，但是感觉识别的数字部分不够
转载
2023-10-31 19:28:17
557阅读
CNN卷积神经网络原理讲解+图片识别应用（附源码），CNN笔记：通俗理解卷积神经网络--理解不同输入通道和卷积核通道关系（红色部分）#coding=utf-8
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
mnist = input_data.read_data_sets("MN
论文简介论文中文翻译:《一种基于生物特征的鱼类分类模型》论文名称:《A biometric-based model for fish species classification》 录用日期：2018年3月3日期刊情况期刊:Fisheries Research期刊情况中科院二区影响因子2.147Q1分区一般,6-16周摘要鱼类识别对濒危鱼类的生存至关重要。本文提出了一种基于生物特征识别的鱼类物种识
目录1. GoogleNet1.1 Inception模块1.1.1 1x1卷积1.2 辅助分类器结构1.3 GoogleNet网络结构图 1. GoogleNetGoogleNet，也被称为Inception-v1，是由Google团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络架构，专门用于图像分类和特征提取任务。它在ILSVRC（ImageNet Large Scale Vis
面试了一些人，简历上都说自己熟悉 Spring Boot, 或者说正在学习 Spring Boot，一问他们时，都只停留在简单的使用阶段，很多东西都不清楚，也让我对面试者大失所望。下面，我给大家总结下有哪些 Spring Boot 的面试题，这是我经常拿来问面试者的，希望对你有帮助。Spring Boot 实战教程和源码已上传到 Github：https://github.com/javastac
1.CNN的基本构成一个CNN包含一个输入层、一个卷积层、一个输出层，但是在真正使用的时候一般会使用多层卷积神经网络不断的提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。CNN一般包括以下几个部分：输入层：数据输入卷积层：使用给定核函数对输入数据进行特征提取，并依据核函数的数据产生若干个卷积特征结果池化层：数据降维，减少数据特征全连接层：对已有数据特征进行重新提取并输出结果（对图像进行分类）2.CNN
环境搭建数据收集与处理模型训练系统实现用户界面设计本文详细介绍了如何构建一个基于深度学习的石头剪刀布手势识别系统，从环境联系作者.
LeNet - 5相关文献： Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition YANN LECUN, MEMBER, IEEE, LÉON BOTTOU, YOSHUA BENGIO, AND PATRICK HAFFNERPROCEEDINGS OF THE IEEE, VOL. 86, NO. 11, NOVEMBER 1998
卷积介绍卷积神经网络是包含卷积计算，具有深度结构的前馈神经网络。CNN核心步骤：最左边是数据输入层(input layer)，对数据做一些处理，比如去均值（把输入数据各个维度都中心化为0，避免数据过多偏差，影响训练效果）、归一化（把所有的数据都归一到同样的范围）、PCA/白化等等。CNN只对训练集做“去均值”这一步。CONV：卷积计算层(conv layer)，线性乘积求和。RELU：激励层(ac
1． 本课题所涉及的问题在国内(外)的研究现状综述 1、指纹识别及其优点。人手的指纹即为手指皮肤上的花纹, 它是人的一种生物特征。该特征具有独特的性质, 其花纹的细节由细微纹点和纹脊的起点、终点、分叉、结合等组成。正是这些无穷无尽的细节特征组合构成了指纹的唯一性。事实上, 甚至包括双胞胎, 世界上两个指纹相同的几率<1/ , 几乎为零, 这就构成了指纹的第一大特点。指纹特征的另外
这是我的本科毕设题目，刚开始接触机器学习这方面，感谢CSDN和GitHub上的大佬，网上类似项目很多，方法也有很多，自己顺带进行了整理，边做毕设边分享一下自己学习心得吧，也算是梳理一下所学知识，各大佬有什么好的建议还请指出，不吝赐教。项目简介：基于Win10 + Python3.7的环境，利用Python的OpenCV、Sklearn和PyQt5等库搭建了一个较为完整的手势识别系统，用于识别日常生
转载
2023-10-09 00:14:53
314阅读
运用Opencv+Python实现简单的手势（轮廓）识别以下代码是基于python运用Opencv库运行的。虽然只能粗略的识别视频中或者打开摄像头中的手势轮廓进行识别，但是可以把手势给用轮廓画出来，可以简单检测手势。第一步：获取视频（摄像头）#cap = cv2.VideoCapture("F:/hands/hands.mp4")#读取文件
cap = cv2.VideoCapture(0)#读取
转载
2023-11-27 22:45:18
217阅读
导言：上一篇介绍了经典模型中的结构演变，介绍了设计原理，作用，效果等。在本文，将对轻量化模型进行总结分析。轻量化模型主要围绕减少计算量，减少参数，降低实际运行时间，简化底层实现方式等这几个方面，提出了深度可分离卷积，分组卷积，可调超参数降低空间分辨率和减少通道数，新的激活函数等方法，并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析，提出了一些结构设计原则，并根据这些原则来设计重新设计原结构。注：除了以上
CCTSDB 2021 重磅发布！全新数据集！全新分类！多种算法测评！欢迎大家使用！数据集发布网址：GitHub - csust7zhangjm/CCTSDB2021论文原文：HCIS | All IssueHuman-Centric Computing and Information Sciences 期刊JCR Q1，中科院二区。 数据集下载链接：链接：百度网盘 请输入提取
1. 卷积神经网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层都是一个变换（映射），常用卷积convention变换和pooling池化变换，每种变换都是对输入数据的一种处理，是输入特征的另一种特征表达；每层由多个二维平面组成，每个平面为各层处理后的特征图（feature map）。常见结构： 输入层为训练数据，即原始数据，网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个二次提取
Pooling
为了解决convolved之后输出维度太大的问题
在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理
http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/
这里有一个cnn较好的介绍
Poolin
而CNN网络能够很好的解决以上两个问题。人员着装识别系统的优势体现在：人员着装识别系统能够实时监测人员的着装情况，及时发
cnn发展史这是imageNet比赛的历史成绩可以看到准确率越来越高，网络越来越深。加深网络比加宽网络有效的多，这已是公认的结论。 cnn结构演化图 AlexNet诞生于2012年，因为当时用了两个GPU（硬件设备差），所以结构图是2组并行网络结构总共8层，5个卷积层，3个全连接层，最后输出1000个分类 分层结构图简单解释如下：conv1：输入为224x
