基于深度学习AlexNet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项目目标1
2相关技术与工具介绍2
2.1AlexNet模型概述2
2.2分类识别技术2
2.3Flask框架3
2.4开发环境与工具3
2.4.1Python简介3
2.4.2PyCharm简介4
2.4.3第三方库简介4
2.4.4Keras框架5
3方法设计与实现6
3.1数据集收集与预处理6
3.1.1数据集的获取6
3.1.2数据集预处理7
3.2深度学习模型选择与设计8
3.2.1深度学习模型选择8
3.2.2模型设计9
3.3模型的编译与训练12
3.4模型的评估与优化13
3.4.1模型的评估13
3.4.2模型的优化14
3.5前端设计与实现15
3.5.1系统前端设计15
3.5.2设计效果展示及分析16
4小结18
I
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参考资料20
II
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基于深度学习AlexNet模型的手势识别方法设计
1引言
近年来，伴随着计算机视觉技术的快速发展，人机交互技术已成为生活中
必不可少的部分，基于神经网络的手势识别方法逐渐占据主导地位。此外，手
势识别技术的应用范围也在不断扩大，例如，体感游戏、智能电视、医疗设备、
机器人控制等。因此，研究手势识别技术具有重要的理论和应用价值。
1.1项目背景
手势识别可以追溯到计算机视觉领域的发展和人机交互的需求。随着计算
机技术和图像处理算法的不断发展，人们开始探索如何通过手势来与计算机进
VRAR
行交互。手势识别技术的应用范围广泛，包括虚拟现实（）和增强现实（）
应用、智能家居控制、医疗辅助系统、智能车辆等领域。通过手势识别，用户
可以通过简单的手势动作与设备进行交互，提供更加直观、自然的用户体验。
手势识别研究需要建立一个庞大的手势库，并训练模型来识别各种手势动作，
同时考虑到光线、背景等环境因素对手势识别的影响。
手势识别项目的研究和发展，旨在提高人机交互的便利性和自然性，为用
户提供更加智能、个性化的计算机体验。随着人工智能的不断进步，手势识别
技术有望在更多领域得到应用，并为人们的生活和工作带来更多便利和乐趣。
1.2项目目标
深度学习是当前手势识别任务中最常用的方法之一，通过使用深度学习的
技术可以对手势进行准确的分析和预测。使用AlexNet模型可以进一步改进手
势识别模型的性能，能够更加准确地识别和分类不同的手势动作。
手势识别是计算机视觉领域中一个重要的问题，它是将手势姿态转化为数
字或标识符的过程。手势识别技术对于人机交互、智能家居等领域有着广泛的
应用，例如游戏、虚拟现实、智能硬件、医疗辅助等领域。手势识别项目的目
标是通过计算机视觉和机器学