【源码】基于机器学习算法的魔术棒手势识别项目

项目简介

本项目是一个基于机器学习算法的手势识别系统，借助一根特制的魔术棒识别用户的手势并进行相应操作。项目包含三个自定义数据集（字母、数字和左右方向），以及对应的机器学习模型和测试结果。

项目的主要特性和功能

1. 数据集
   • Pete’s Digit：源自Harvard课程的魔术棒数据集，涵盖多种手势数据。
   • Left & Right：自定义数据集，包含左右方向的手势数据。
   • Alphabet：自定义数据集，包含字母手势数据。
2. 机器学习模型
   • 针对不同数据集（Pete’s Digit、Left & Right、Alphabet）设计了多种模型，测试了不同节点数和层数的模型效果。
   • 主要测试指标为模型训练时间、准确率、模型大小和功耗。
3. 测试结果
   • 训练时间主要受网络条件和数据集影响，而非模型本身。
   • 模型大小和准确率呈正相关，但功耗测试存在不确定性。
   • 字母数据集因复杂性和相似性，识别效果较差。

安装使用步骤

环境准备

安装Python和必要的库（如numpy、pandas、tensorflow等），确保有稳定的网络连接，以便访问Google Colab进行模型训练。

数据集准备

下载或自行创建所需的数据集，确保格式符合项目要求。数据集链接：Notebooks Link

模型训练

使用Google Colab或其他机器学习平台进行模型训练，根据测试结果调整模型参数，如节点数、层数和训练轮数（epochs）。

模型评估

使用测试数据集评估模型的准确率和功耗，根据评估结果优化模型，确保其在实际应用中的性能。

部署

将训练好的模型部署到目标设备（如Arduino Nano）上，确保设备能够正确读取和处理魔术棒的手势数据。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】