卷积神经网络在手势识别中的应用

手势识别是一种重要的人机交互技术，它可以通过分析和理解人体的手势动作来实现对电子设备的控制或交互。近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的手势识别方法取得了显著的进展。本文将介绍如何使用CNN实现手势识别，并提供相应的源代码。

一、数据集准备
在进行手势识别任务之前，我们需要一个包含手势图像样本的数据集。可以借助公开的手势数据集，如MNIST手势数据集或自己采集手势图像。数据集应该包含多个手势类别的图像，每个类别都有足够数量的训练样本和测试样本。

二、CNN模型设计
卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。在手势识别任务中，我们可以使用CNN来提取手势图像中的特征，并进行分类。下面是一个简单的CNN模型设计示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

model = tf