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手势识别模型算法

时间：2025-03-26 11:25:21 来源：互联网作者：

手势识别2：基于YOLOv5的手势识别系统 (含手势识别数据集前言。手势作为一种肢体语言，在人类交流中的使用起着重要作用。一个简单的手势蕴涵着丰手势识别的方法。（1）基于多目标检测的手势识别方法。基于多目标检测的手势识别方法，手势识别数据集说明。（1）HaGRID手势识别数据集。原始的HaGRID数据集非常大，图片都基于YOLOv5的手势识别训练。（1）YOLOv5安装。Python依赖环境：matplotlib>=3.2.2 Python版本手势识别测试效果。demo.py文件用于推理和测试模型的效果，填写好配置文件，请在 blog.csdn.net 查看完整列表更多内容请查看https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/126750433

基于深度学习的手势识别系统（Python代 5 天之前 · 摘要：本文详细介绍基于深度学习的手势识别系统，在介绍手势识别算法原理的同时，给出了 Python 的实现代码以及 PyQt 的UI界面。手势识别采用了基于MediaPipe的改进SSD算更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_32892383/article/details/124155373

基于深度学习的常见手势识别系统（网页 2024年4月5日 · 摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的常见手势识别，核心采用 YOLOv8 并整合了 YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5 算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代更多内容请查看https://www.cnblogs.com/deeppython/p/18091229

基于视觉的手势识别算法综述本文为该系列第一篇，主要介绍手势识别算法的发展流程，列举一些常见的手势识别算法（包括基于机器学习和基于深度学习两种）。在后续文章中，将会对其中的几种方法进行详细描述。随着计算机在社会中的普及，促更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/658534079

51CTO基于深度学习的手势识别国内外现状_mob64ca140ac564的 2025年3月8日 · 静态手势识别的研究对象是某个时间点上的手势图像，其识别结果与图片中手部的外观特征，如位置、轮廓、纹理有关，也与图像矩、图像特征向量以及区域直方图特征有关。更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_16213660/13496719

腾讯云【论文复现】基于深度学习的手势识别算法-腾讯云开发者社区 2024年11月23日 · 本文基于论文 [Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking [1]] (ECCV 2018 Open Access Repository (thecvf.com)) 实现手部姿态估计。手部姿态估计是从图更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2470294

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【手势识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习 2024年10月30日 · 手势识别系统，使用Python作为主要编程语言，通过收集了10种手势图片数据集（0~9），然后基于 TensorFlow 搭建卷积神经网络算法模型，然后训练模型得到一个识别精更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/4037236366

计算学部http://computing.hit.edu.cn/_upload/article/files/98/fb/c91c42[PDF]基于MediaPipe的手势识别算法研究与应用2024年6月3日 · 本文基于MediaPipe 工具包,旨在研究一种可以有效克服光照变化、背景干扰和手部遮挡问题[4]的手势识别算法,从而提高手势识别的准确性和鲁棒性。手势识别作为一种重要更多内容请查看http://computing.hit.edu.cn/_upload/article/files/98/fb/c91c42bf4519a44fd66d497c8f40/7261c2df-62f2-4022-8703-e9a5f6e2a68a.pdf

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