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西南财经大学
学士学位毕业论文
基于 ShuffleNetv2-YOLOv3 模型的静态手势实时识
别方法
"A Real-Time Static Hand Gesture Recognition Method based
on ShuffleNetv2-YOLOv3 Model"
目录
目录....................................................................................................................................................2
摘要....................................................................................................................................................3
关键词................................................................................................................................................3
第一章 绪论......................................................................................................................................4
1.1 研究背景.............................................................................................................................4
1.2 研究意义.............................................................................................................................5
1.3 国内外研究现状.................................................................................................................7
1.4 本文主要内容与章节安排.................................................................................................8
第二章 ShuffleNetv2-YOLOv3 模型的原理.................................................................................10
2.1 ShuffleNetv2 模型概述 .....................................................................................................10
2.2 YOLOv3 模型概述............................................................................................................11
2.3 ShuffleNetv2 与 YOLOv3 的结合 ....................................................................................13
第三章 手势识别相关技术与方法................................................................................................14
3.1 手势识别的基本概念.......................................................................................................14
3.2 传统手势识别方法...........................................................................................................16
3.3 深度学习在手势识别中的应用.......................................................................................17
第四章 基于 ShuffleNetv2-YOLOv3 模型的静态手势实时识别方法设计................................19
4.1 算法流程...........................................................................................................................19
4.2 数据集的构建与预处理...................................................................................................21
4.3 模型训练与优化...............................................................................................................22
4.4 实时手势识别系统的构建...............................................................................................24
第五章 实验结果与分析................................................................................................................26
5.1 实验设置...........................................................................................................................26
5.2 实验结果...........................................................................................................................28
5.3 结果分析...........................................................................................................................29
第六章 总结与展望........................................................................................................................31
6.1 研究总结...........................................................................................................................31
6.2 研究不足与展望...............................................................................................................33
参考文献..........................................................................................................................................34
摘要
本文提出了一种基于 ShuffleNetv2-YOLOv3 模型的静态手势实
时识别方法。该方法通过结合 ShuffleNetv2 网络和 YOLOv3 算法,
实现对手势的准确和高效识别。首先,我们介绍了 ShuffleNetv2 网络
的结构和原理,该网络具有较低的计算复杂度和内存消耗,适用于嵌
入式设备。然后,我们将 ShuffleNetv2 与 YOLOv3 算法结合,利用
YOLOv3 的多层级特征提取和目标检测能力,实现对手势的实时识别。
为了进一步提高识别的准确性,我们引入了数据增强技术和交叉熵损
失函数进行模型训练。实验证明,本文方法在实时性和准确性方面都
取得了较好的效果。我们采用公开数据集进行了实验,结果显示我们
的方法可以在短时间内准确识别不同手势,并实现了实时识别的要求。
此外,我们还对比了其他相关方法,表明本文方法具有显著的优势。
综上所述,基于 ShuffleNetv2-YOLOv3 模型的静态手势实时识别方法
在实际应用中具有很大的潜力,能够满足实时手势识别的需求。
关键词
基于 ShuffleNetv2, YOLOv3, 静态手势实时识别方法
第一章 绪论
1.1 研究背景
研究背景:
随着电子产品的普及和计算机视觉技术的快速发展,手势识别成为了
人机交互领域中的一个重要研究方向。手势识别技术可以将人体的手
势动作转化为计算机可以理解的指令,使得人们可以通过简单的手势
操作来控制设备,实现更加自然、便捷的交互方式。
目前,已经提出了多种手势识别方法,其中基于深度学习的方法取得
了显著的成果。然而,由于手势数据具有复杂的空时特性,传统的卷
积神经网络在处理手势识别任务时存在着计算复杂度高、参数量大、
速度较慢等问题。为了解决这些问题,研究者们提出了一种基于
ShuffleNetv2 和 YOLOv3 模型的手势识别方法。
ShuffleNetv2 是一种轻量级的神经网络结构,通过引入 channel shuffle
操作和 bottleneck 结构,减少了参数量,并在保持较高准确率的情况
下极大地节约了计算资源,提高了模型的实时性。而 YOLOv3 是一
种基于单阶段目标检测模型,具有较快的检测速度和较高的准确率,
适用于实时应用场景。
本文旨在基于 ShuffleNetv2-YOLOv3 模型,提出一种静态手势实时识
别方法。通过对手势图像进行预处理,将其转化为网络可以处理的输
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