Deep_Learning_Hand_Gesture_Recognition_Project 目标:使用最新的神经网络识别手势。 问题陈述 想象一下,您正在一家制造最先进的智能电视的家庭电子公司担任数据科学家。 您想在智能电视中开发一项很酷的功能,该功能可以识别用户执行的五个不同手势,这将帮助用户控制电视而无需使用遥控器 手势由电视上安装的网络摄像头连续监视。 每个手势对应一个特定的命令: 竖起大拇指:提高音量 不赞成:降低音量 向左滑动:“跳”向后10秒 右滑动:“跳”前进10秒 停止:暂停电影 每个视频都是30帧(或图像)的序列 了解数据集 训练数据包括归类为五个类别之一的几百个视频。 每个视频(通常为2-3秒)分为30帧(图像)的序列。 这些视频已由在网络摄像头前执行五个手势之一的各种人录制,类似于智能电视将使用的手势。 数据在一个文件中。 该zip文件包含一个“火车”和一个“