# gesture_recognition

**Repository Path**: hxmango/gesture_recognition

## Basic Information

- **Project Name**: gesture_recognition
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-05-05
- **Last Updated**: 2022-05-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 手势识别

采用VGG模型，做一个能自动识别0-10手势的示例。

### VGG16

VGGNet是牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind项目的研究员共同研发的一种卷积神经网络模型。VGG16包含16层网络模型(不计池化层)，其中13个卷积层、3个全连接层，如图所示。![](readme_pictures/2.png)

### 数据来源

数据通过[链接](https://github.com/tz28/Chinese-number-gestures-recognition)下载。手势数据集分为0-10共11个类别，手势如下图所示，其中数据集中的'十'的表示方法是第一种。

![](readme_pictures/3.jpg)

### 划分数据集

执行`data_split.py`，将数据集划分为测试集和验证集。其中比例根据参数`split_rate`进行调整，此处默认为0.1.

### 训练

执行`train.py`，即可开始训练。经过20轮的训练，结果如下。![](readme_pictures/5.JPG)

![](readme_pictures/5-2.jpg)