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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[Pr…目录
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3.部分核心程序
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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
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3.部分核心程序
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close all;
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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
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4.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
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