基于卷积神经网络在手势数字识别中的研究分析.pdf

本文主要探讨了卷积神经网络（CNN）在手势数字识别中的应用，旨在建立有效的模型并验证深度学习在这一领域的有效性。手势识别作为一种非语言交流方式，已在人机交互、智能家居和增强现实等领域展现出广阔的应用前景。随着计算机硬件性能的提升和深度学习技术的发展，基于计算机视觉的手势识别研究日益受到关注。 文章中提到了几种常见的手势数字分类识别技术，包括深度卷积神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。作者选择使用卷积神经网络，因为它们在图像处理任务中表现出色，能够自动提取图像特征。文章具体讨论了三种经典的CNN模型：AlexNet、VGG16和ResNet50，这些模型常用于图像分类和计算机视觉任务。 实验数据来源于网络公开发布的手势数字数据集，包含0到9共10种手势的205张图像。为了训练和测试模型，数据集按9:1的比例划分为训练集和测试集。图像数据在训练前需进行预处理，将像素值范围从[0, 255]缩放到[0, 1]。 卷积神经网络通常由多个组成部分，如卷积层、池化层、激活函数、全连接层和分类器。卷积层提取图像特征，池化层减少计算量，激活函数如ReLU引入非线性，全连接层将特征传递给Softmax分类器，以实现手势的最终分类。 实验结果显示，ResNet50模型在手势数字识别上的准确率达到了93.3%，优于AlexNet和VGG16，显示出ResNet50在处理这种复杂图像识别任务时的优越性能。ResNet50的特点在于其残差块设计，可以有效解决深度网络中的梯度消失问题，使得更深层次的网络训练成为可能。 该研究证明了深度学习，特别是卷积神经网络在手势数字识别中的高效性和准确性。通过对比不同模型的性能，ResNet50脱颖而出，为实际应用提供了有力的技术支持。未来的研究可以进一步探索优化模型性能的方法，或者将这种方法应用于更复杂的非结构化手势识别场景。