基于深度学习VGGNet模型的手势识别方法设计.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目背景1
1.2开发环境与工具2
1.2.1Python简介2
1.2.2PyTorch简介3
1.2.3Python第三方库简介4
2需求分析4
2.1可行性需求分析4
2.2数据集采集功能分析5
2.3关键技术分析5
2.3.1数据采集技术5
2.3.2数据集预处理技术6
2.3.3VGG16原理6
2.3.4Web框架技术（Flask）7
3数据集介绍7
3.1手语MNIST数据集介绍7
3.2数据集获取分析8
3.3编程实现8
4数据集处理9
4.1数据预处理9
4.2数据增强10
5模型构建及评估分析11
5.1模型构建11
5.1.1模型网络结构11
5.1.2创建模型12
5.2模型编译13
5.2.1优化器设置13
I
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5.2.2损失函数设置14
5.3模型训练与调优14
5.3.1模型训练设置14
5.3.2学习率调优15
5.3.3batch_size设置15
5.4模型部署16
5.4.1系统前端设计16
5.4.2系统后端部署16
5.4.3设计效果展示及分析17
6小结18
参考资料20
II
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基于深度学习VGGNet模型的手势识别方法设计
1引言
随着云计算、物联网和大数据技术的快速发展，人工智能应用的规模和复
杂性也得到了极大的提升。人工智能已经在各个领域得到了广泛应用，如智能
助理、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。人工智能技术正逐渐渗透到我们生
活的方方面面，为人们带来更多便利和改变。
手势识别系统是一种使用计算机视觉和机器学习技术来识别和解释人类手
势的系统。它可以通过检测和分析手部的形状、运动和姿势来理解人们的意图
和动作。
手势识别系统在许多领域都有应用，包括人机交互、虚拟现实、增强现实、
智能监控等。它可以帮助人们更自然地与计算机交互，例如通过手势来控制游
戏、浏览多媒体内容、进行手写输入等。
近年来，由于深度学习不断发展，神经网络（vgg16）获取图像特征的方法
逐渐收到科研人员和工业界的关注，并且在是实现和准确性上有很好的提升，
卷积神经网络（vgg16）在手势识别上有多种应用，包括手势分类、手势识别控
制、手势检测与追踪、手势分割与姿态估计以及实时手势识别。这些应用使得
vgg16成为处理手势识别任务的一种强大工具，并为实现更智能和自然的人机
交互提供了巨大的潜力。
1.1项目背景
在手势识别项目上，卷积神经网络（vgg16）的背景与需求密切相关。手势
识别作为一种人机交互技术，旨在通过识别人的手势动作来实现与计算机或其
他设