基于Android和深度学习的手势识别的设计与实现（Yolov）

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介绍

• 要] 手势识别作为人机交互的重要方式，在智能手机等移动设备上具有广泛的应用前景。然而，传统的手势识别技术在复杂环境下表现不佳，且对实时性和准确性要求较高。本研究旨在结合Android平台和深度学习技术，设计并实现一种高效准确的手势识别系统，以提升用户体验和移动设备的智能化水平。通过深度学习模型在移动端的部署，可以有效地识别多种手势，实现更加自然和直观的操作方式，为用户提供更便捷、智能的交互体验。本文基于Android平台，采用YOLOv5模型进行手势识别。首先，通过收集和清洗手势数据集，构建了用于模型训练的数据源。随后，利用深度学习技术对YOLOv5模型进行训练和优化，并在Android应用中集成部署，实现了实时的手势检测和识别功能。在性能测试中，该系统表现出较高的准确性和响应速度，具备了在复杂场景下稳定可靠地运行的能力，为移动设备用户提供了更加智能、便捷的操作体验。

• 手势识别；深度学习；Android；YOLOv5

演示视频

基于Android和深度学习的手势识别的设计与实现（Yolov）_哔哩哔哩_bilibili

系统功能

1. 1. 数据集收集与处理
      1. 手势数据集

手势数据集的收集与处理是构建手势识别系统的重要步骤，它直接影响到系统的性能和准确度。HaGRID手势识别数据集是一个超大规模的手势图像数据集，包含了18种常见的通用手势，如one、two、ok等。该数据集具有以下特点：

首先，HaGRID数据集的规模庞大，总共包含了552,992个FullHD（1920 × 1080）RGB图像。这些图像涵盖了多种不同的手势类型和动作，为手势识别系统的训练提供了丰富的数据资源。

HaGRID数据集的数据量巨大，总共占用了716GB的存储空间。为了方便用户下载和使用，该数据集已经被分成了多个文件，每个文件对应一个手势类别，用户可以根据需求选择性下载。