📅 最后修改于: 2023-12-03 15:12:52.250000 🧑 作者: Mango
该项目是一个基于神经网络的动态手势识别系统，旨在实现在视觉输入和语音输入不可用的情况下，通过手势的方式进行交互。用户可以使用特定的手势控制电子设备，如智能手机、电视、电脑等。该项目使用了深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行手势识别。
在训练CNN模型之前，需要准备一个手势数据集。该数据集应包含图像和标签。图像应该是手势的照片或视频帧，标签应该对应每个图像中的手势。
使用数据集来训练CNN模型。训练后的模型可以对新的图像进行分类，识别出每个图像中的手势。
在用户进行手势时，使用摄像头进行拍摄。每个摄像头图像都传输到CNN模型，以识别手势。一旦识别出手势，就可以将它与已知的手势进行匹配，以确定所执行的操作。
该项目可以扩展以支持更多手势和动作，并可以在其他设备上实现。可以将其与虚拟现实、增强现实等其他技术进行结合，以实现更高级的交互体验。