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| 題名: | 深度學習之手勢辨識應用 |
| 作者: | 黃銘嘉;翁海彬;陳堃哲;澄青瑜 |
| 貢獻者: | 電子工程系 |
| 關鍵詞: | 深度學習之手勢辨識應用 |
| 日期: | 2024-06
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| 上傳時間: | 2024-07-16T07:35:20Z
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| 摘要: | 深度學習在手勢辨識應用方面發揮著關鍵作用。透過大量手部影像資料的訓練，深度學習模型能夠學習並識別各種手勢，從而實現多種實用應用。手勢辨識技術在眾多領域中具有潛在價值，如人機交互、安全驗證、無線控制等。
手勢辨識應用的一個主要領域是人機交互。通過手勢控制介面，使用者可以直觀地與電子設備互動，從而實現更自然、便捷的操作體驗。例如，手勢控制可以應用於智能手機、平板電腦、電視等設備，用戶可以通過手勢來進行滑動、點擊、縮放等操作，而無需觸摸屏幕或使用鍵盤。
此外，手勢辨識技術還可以應用於手勢翻譯。通過識別手勢，系統可以將手勢轉換為語言或文字，從而實現與聽障人士的溝通，或在多語言環境中進行即時翻譯。
手勢識別安全系統是另一個重要的應用領域。每個人的手勢獨特性質可以作為一種生物特徵識別技術，用於身份驗證或訪問控制。舉例而言，手勢辨識技術可以應用於智能門鎖系統，用戶可以通過特定的手勢來解鎖門鎖，從而實現更安全的進入控制。此外，在虛擬現實（VR）和擴增實境（AR）等應用中，手勢辨識技術也具有重要價值。在這些應用中，手勢可以作為用戶與虛擬環境互動的一種方式，從而實現更沉浸式的使用體驗。例如，在VR遊戲中，玩家可以通過手勢來控制角色的動作或與虛擬物體進行互動。
手勢辨識應用的實現通常涉及多個步驟。首先，需要收集大量的手部影像資料，包括各種手勢、不同角度和光線條件下的影像。然後，對這些數據進行預處理，包括調整大小、裁剪、標準化等操作，以確保模型的訓練效果。接著，選擇適合手勢辨識任務的深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN），並使用標註好的手勢影像數據集來訓練模型。訓練完成後，使用測試數據集來評估模型的性能。最後，將訓練好的模型部署到相應的應用中，讓用戶可以使用手勢辨識功能。總的來說，深度學習之手勢辨識應用在現代科技中扮演著日益重要的角色，並為人們帶來更加直觀、便捷的使用體驗，同時也開啟了眾多新的應用領域。 |
| 顯示於類別: | [電子工程系] 學生專題
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