BPニューラルネットワークに基づく手の動きの分類と認識
手の動きの分類と認識は、コンピューター ビジョンとパターン認識の分野における重要な問題であり、ジェスチャー コントロール、人間とコンピューターのインタラクション、仮想現実などの多くの分野に応用できます。この記事では、BP ニューラル ネットワークを使用して手の動きの分類と認識を実現する方法を紹介し、参考として Matlab ソース コードを提供します。
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データセットの準備
まず、手の動きを含むデータセットを準備する必要があります。データセットには、手の動きの画像サンプルと対応するラベルが含まれている必要があります。画像サンプルは RGB 画像またはグレースケール画像にすることができ、ラベルは各画像サンプルが属する手の動作カテゴリを示すために使用されます。データセット内のサンプルが十分に多様でバランスが取れていることを確認してください。 -
データ
の前処理 入力データがニューラル ネットワークに入力される前に、分類の精度を向上させるために前処理が必要です。一般的な前処理方法には、画像のスケーリング、正規化、ノイズ低減などがあります。Matlab が提供する画像処理ツールボックスを使用して、これらのタスクを実行できます。 -
BP ニューラル ネットワーク モデルの構築
次に、BP ニューラル ネットワーク モデルを構築します。BP ニューラル ネットワークは、入力層、隠れ層、出力層で構成されるフォワード フィードバック ニューラル ネットワークの一種です。各層は複数のニューロンで構成されており、ニューロン間の接続には重みがあります。Matlab では、feedforwardnet関数を使用して BP ニューラル ネットワーク モデルを作成できます。
% 创建BP神经网络模型
net = feedforwardnet(hiddenSizes);
上記のコードでは、hiddenSi