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手势识别深度学习模型

时间：2025-08-01 16:15:58 来源：互联网作者：

基于深度学习的手势识别系统（Python代码，UI界面 2025年3月21日 · 摘要：本文详细介绍基于深度学习的手势识别系统，在介绍手势识别算法原理的同时，给出了Python的实现代码以及PyQt的UI界面。更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_32892383/article/details/124155373

腾讯云【论文复现】基于深度学习的手势识别算法-腾讯云开 2024年11月23日 · 本文介绍了一种基于ResNet的手部姿态估计方法，通过在骨干网络上添加反卷积层生成热图来定位手部关节。使用FreiHand数据集训练ResNet-18模型，并提供代码和在线体验功能，方便用户在本地或在线进行手势识别更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2470294

.sb_doct_txt{color:#4007a2;font-size:11px;line-height:21px;margin-right:3px;vertical-align:super}.b_dark .sb_doct_txt{color:#82c7ff}hanspub.org[PDF]基于深度学习的手势识别研究 This article proposes a gesture recognition system based on deep learning, which uses YOLO to capture hand information, ReXNet to capture 21 key points of the hand, and 更多内容请查看https://pdf.hanspub.org/jsta2024124_62960421.pdf

百度智能云打造基于深度学习的手势识别系统：从理论到实践2024年1月7日 · 手势识别是一个计算机视觉任务，涉及对手部动作和姿态的自动检测和识别。为了实现这一目标，我们可以使用深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）。更多内容请查看https://cloud.baidu.com/article/2743902

阿里云开发者社区基于mediapipe深度学习的手势数字识别系统python 2025年6月9日 · 算法理论概述，详解Mediapipe框架在手势识别中的应用。 Mediapipe采用模块化设计，包含Calculator Graph、Packet和Subgraph等核心组件，支持实时处理任务，广泛应用于虚拟现实、智能监控等领域。更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1666330

51CTO基于深度学习的手势识别国内外现 2025年3月8日 · 手势识别技术大致可以分为三个等级：二维手型识别、二维手势识别、三维手势识别；其中前两者是基于画面中的二维坐标信息进行手势识别，而三维则由于包含深度信息（z坐标）在识别技术和系统上都有更复杂的实现方更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_16213660/13496719

fukuuy/gestures-recog: 本项目是一个手势识别系统 By using Mediapipe to detect hand key points, combined with machine learning and deep learning models, and provides data enhancement methods for improving the generalization ability of 更多内容请查看https://github.com/fukuuy/gestures-recog

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