【MATLAB教程案例53】CNN卷积神经网络的MATLAB编程学习和实现，以手势识别为例进行仿真分析

已于 2022-12-06 21:59:49 修改
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分类专栏： ★教程1:matlab入门100例 文章标签： matlab cnn 卷积神经网络 手势识别 matlab入门案例
于 2022-12-06 21:55:10 首次发布
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本教程详细介绍了如何在MATLAB中使用CNN进行手势识别。内容涵盖CNN理论，包括卷积层、池化层和激活层的讲解，以及具体的MATLAB编程实现，包括网络结构设计、训练参数配置、训练和测试过程。

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【MATLAB教程案例97】基于GA遗传优化的CNN卷积神经网络最优训练参数搜索matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-25 1590
在本课程中，我们以CNN的训练准确率作为GA优化的适应度函数，通过GA优化的方式，搜索最优的网络训练参数。因此，在实际训练过程中，需要设置最优的训练参数，使得训练结果以较少的训练次数达到最佳的训练结果。本课程，我们简单的学习了如何通过优化算法去搜索最优的网络训练参数，实际中，如果网络参数较多，那么也可以使用类似的方法进行优化。我们设置的种群规模为25，如果设置更大的种群规模，则可以得到更优的优化结果。红色箭头的区域，就是GA优化的变量，通过GA搜索最优的参数。此外，上述的主函数中，
【MATLAB教程案例64】深度学习网络建模1，通过matlab编程实现
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
12-19 1307
clc;clear;close all;%划分数据为训练集合验证集，训练集中每个类别包含1张图像，验证集包含其余图像的标签%%定义卷积神经网络的基础结构layers = [%注意，400,150为能量图的大小，不能改%第1个卷积层%第一个卷积层reluLayer;%全连接层%输出分类结果];%设置训练参数%使用训练集训练网络%对验证图像进行分类并计算精度从上述程序中，我们可以看到，该网络具有一个输入层：，输入图片大小为160*120*1。
CNN卷积神经网络Matlab实现
12-10
CNN卷积神经网络实现，Matlab仿真，识别手写数字集。
浅谈卷积神经网络及matlab实现
weixin_30795127的博客
06-16 2691
前言，好久不见，大家有没有想我啊。哈哈。今天我们来随便说说卷积神经网络。 1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小，简化了网络模型，提高了训练的效率。 ...
卷积神经网络 图像处理,卷积神经网络识别
神经网络爱好者
10-03 521
卷积神经网络有以下几种应用可供研究： 1、基于卷积网络的形状识别 物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。
基于MATLAB卷积神经网络的简单手势识别-精简
07-23
内容概要：通过简单手势识别，带着读者做一遍软件安装、数据集采集、图像处理、神经网络训练、网络的测试、综合应用的过程中，了解图像处理、卷积神经网络的核心原理。在手写手势识别源码的过程中会梳理过流程的核心逻辑，简化代码实现过程，保留核心功能，例如：图像减采样、阈值分割、平滑滤波、边缘提取等内容实现。 适合人群：具备一定图像处理、深度学习基础 能学到什么：①如何在MATLAB上利用笔记本自带的摄像头进行图像采集；②图像减采样、阈值分割、平滑滤波、边缘提取都是如何设计和实现的；③卷积神经网络是如何设计、训练以及应用的。 阅读建议：此资源以开发简单手势识别学习图像处理和卷积神经网络的原理和内核，不仅是代码编写实现也更考验读者的代码调试能力，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。
卷积神经网络的MATLAB实现
01-01
卷积神经网络（cnn）的matlab程序，包含了14个m文件。
手势识别数据库，CNN卷积神经网络的MATLAB编程学习和实现，以手势识别为例进行仿真分析
12-06
在本教程中，我们将深入探讨如何使用MATLAB进行卷积神经网络（CNN）的编程，以实现手势识别任务。手势识别是一种计算机视觉技术，广泛应用于人机交互、智能家居、智能安全等领域。MATLAB作为强大的科学计算环境，...
MATLAB中CNN手势识别仿真实现教程案例
资源摘要信息:"本资源是关于MATLAB编程中使用卷积神经网络（CNN）进行手势识别的一个学习案例。它提供了一个实际的应用场景，以手势识别为主题，详细指导学习者如何通过编程实现这一应用。这个案例不仅包括理论知识...
基于卷积神经网络的手势识别
06-21
Python+CNN+Tensorflow识别手势，目前做到了0-7的手势。文件为源代码和训练集。主要是调用OpenCV，预处理的主要步骤为：去噪 -> 肤色检测 -> 二值化 -> 形态学处理 -> 轮廓提取，其中最麻烦的两项为肤色检测和轮廓提取。去噪音：使用双边滤波器，该滤波器考虑了图像的空间关系，也考虑图像的灰度关系。双边滤波同时使用了空间高斯权重和灰度相似性高斯权重，确保了边界不会被模糊掉。然后，肤色检测和二值化处理采用YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法针对YCrCb中Cr分量的处理，对CR通道单独进行Otsu处理，Otsu方法opencv里用threshold，Otsu算法是对图像的灰度级进行聚类。
卷积神经网络CNN的matlab实现源码
09-13
卷积神经网络matlab版源码，实现对手写体图片的数字识别。实验所需数据可到https://download.youkuaiyun.com/download/u013479571/10664562下载
CNN卷积神经网络的MATLAB程序解释
10-09
CNN卷积神经网络的MATLAB程序，及注解
Matlab版本的卷积神经网络案例
12-10
本代码是基于Matlab的卷积神经网络源代码案例，本代码本人使用Matlab2014b可以正常运行。欢迎大家留言评论，互相学习研讨。
基于CNN的静态手势识别系统
12-20
基于CNN的静态手势识别系统，完整代码实现，可以基于二值化模型和高斯肤色模型对手掌分割，不包含训练好的CNN权值文件，需要的可以看博客另外下载。
MATLAB实现CNN
09-04
用MATLAB实现卷积神经网络，并对图像进行特征提取 文件列表： CNN CNN\cnnapplygrads.m CNN\cnnbp.m CNN\cnnff.m CNN\cnnnumgradcheck.m CNN\cnnsetup.m CNN\cnntest.m CNN\cnntrain.m CNN\expand.m CNN\flipall.m CNN\mnist_uint8.mat CNN\sigm.m CNN\test_example_CNN.m
卷积神经网络原理介绍
lyc_yongcai的博客
06-15 1442
1 人工神经网络 1.1 神经元     神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。     举个手写识别的例子，给定一个未知数字，让神经网络识别是什么数字
基于matlab手势识别
06-20
提取手部轮廓特征，k-means聚类算法，训练得到手势识别模型，然后用测试数据测试。
matlab简单的cnn神经网络
03-27
用matlab创建简单的cnn神经网络，对图片进行识别，
用卷积滤波器matlab代码-UAS-Vision-2016-TargetDetection:卷积神经网络以识别图像中是否存在目标（MATLA
05-21
用卷积滤波器matlab代码UAS-Vision-2016-目标检测 卷积神经网络以识别图像中是否存在目标（MATLAB） 此代码训练卷积神经网络，以能够识别输入图像中是否存在IMechE竞赛的目标描述（）描述的目标。 目前，该网络已经过训练，能够使用灰度输入图像，最后的单个卷积层和单个完全连接的隐藏层以99.58％的精度检测目标。 使用了4种不同类型的训练数据： 矩形目标目标存在=真圆形目标目标存在=假三角目标目标存在=假无目标（平地）目标存在=假 该网络基于斯坦福UFLDL教程（）完成后产生的卷积神经网络，尽管它已经进行了很多更改。 指令通过运行cnnTrain脚本启动程序。 可以从同一脚本更改网络特征。 optimizeTheta.mat文件包含达到99.58％的精度所需的最佳参数。 为了使这些参数起作用，网络需要具有以下特征： 图像尺寸：30类数：1滤镜尺寸：9滤镜数：20合并尺寸：2个完全连接的图层尺寸：[128，（类数）] 如果需要训练新的网络，请确保首先将当前的最佳参数复制到另一个目录，因为一旦训练完成，它们就会被覆盖
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