基于CNN的手势识别

人工智能已经深入人们生活的方方面面,而作为人工智能重要算法之一的卷积神经网络(CNN)也被广泛应用。例如,停车场的车牌识别、上班打卡的人脸识别、指纹识别等各种识别系统。手势识别是CNN算法中一个重要的应用领域,可以用来控制计算机或手机等设备。提出了一种基于CNN的手势识别方法,收集了大量的手势图像数据,并使用这些数据训练CNN模型,模型采用了两个卷积层和一个全连接层,训练集的准确率达到了98%。在测试集上,模型也取得了良好的表现,准确率达到了92%。这表明,所提出的方法在识别准确率上有非常优秀的表现。