基于卷积神经网络的手势识别人机交互系统的设计

摘要

针对用鼠标和键盘进行人机交互不够便捷、效率不高的问题,提出基于卷积神经网络来训练手势,用摄像头来识别手势达到人机交互的效果,利用OpenCV对不同的手势进行采集,构建手势数据集,用卷积神经网络构建手势训练模型,通过摄像头捕捉到手势,利用训练后的模型来进行识别.实验结果表明,通过卷积神经网络的手势识别比传统的人机交互更加自然、快速,识别准确率高达98.36％.