基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真

简介: 本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如"How are you"、"I am fine"、"I love you"等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
image.png

手语How are you,测试识别结果如下:

image.png

手语I am fine,测试识别结果如下:
image.png

手语I love you,测试识别结果如下:

image.png

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

Dataset = imageDatastore('手语I_Love_you识别测试', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 提取输入图像的尺寸
Input_Layer_Size = net.Layers(1).InputSize(1:2);
% 调整图像大小以适应模型输入
Resized_Dataset   = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Dataset);

[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Resized_Dataset);
Predicted_Label

figure;
for i = 1:length(Predicted_Label)
    label = Predicted_Label(i);
    I     = imread(Resized_Dataset.Files{i});
    if i==1
        subplot(3,4,i);
        imshow(I)
        title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability((i), :)), 3) + "%");
    end
    if i>1 & i<=5
        subplot(3,4,i+3);
        imshow(I)
        title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability((i), :)), 3) + "%");
    end

    if i>5 
        subplot(3,4,i+3);
        imshow(I)
        title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability((i), :)), 3) + "%");
    end
end
178

4.算法理论概述
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法,是一种利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)来识别手语手势的方法。GoogleNet,也被称为Inception v1,是2014年在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 上取得优异成绩的一种CNN架构。它引入了Inception模块,这是一种设计用来增加网络的宽度同时保持计算效率的设计。

  GoogleNet的核心是Inception模块,每个模块由一系列并行的卷积层组成,这些卷积层有不同的感受野大小(例如1x1, 3x3, 5x5)。这种多尺度处理方式允许网络在同一层级上捕获不同级别的特征。此外,1x1卷积层被用来减少输入到较大卷积层之前的通道数,从而减少了计算量。

   在训练过程中,一般采用交叉熵损失(Cross-Entropy Loss),用于衡量预测概率分布与真实标签之间的差异。对于单个样本xi及其对应的真实标签yi,其损失函数定义为:

image.png

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