基于深度学习的手势识别方法的实现
案例介绍
应用技术 : Python、OpenCV、DNN、CNN、MobileNet V1。
职责描述 : 1. 图像处理，包括扣除背景、肤色检测、图像分割
2. 基于 DNN 实现实时手势识别，构建 DNN 训练模型，创建数据集和测试集
3. 基于 CNN 实现实时手势识别，构建 MobileNet V1 模型，创建数据集和测试集
基于深度学习的手势识别方法的实现
案例介绍
项目描述 : 针对移动端设备对于深度学习模型的计算量和模型大小要求等问题，项目对比基于 DNN 和 CNN 两种神经网络下的实验结果，包括在白墙背景下和图书馆书架背景下的识别结果对比，得出初步结论。
应用技术 : Python、OpenCV、DNN、CNN、MobileNet V1。
职责描述 : 1. 图像处理，包括扣除背景、肤色检测、图像分割
2. 基于 DNN 实现实时手势识别，构建 DNN 训练模型，创建数据集和测试集
3. 基于 CNN 实现实时手势识别，构建 MobileNet V1 模型，创建数据集和测试集
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