文件名称：matlab集成c代码-Gesture-Recognition:手势识别
文件大小：16.57MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 22:22:18
系统开源
Matlab集成的c代码手势识别 区分手势的分类模型。 数据 列出6种不同类型的手势的2000个示例。 数据文件采用“ GestureM ExampleN.txt”格式，其中M是手势编号（1-6），N是示例编号（1-2000）。 每个CSV文件都包含一个50x8矩阵（50个时域样本，8个数据通道）。 样本的值表示肌肉激活的幅度。 预处理数据 标签（手势编号1-6）是使用Python的re库从文件名中提取的，并转换为分类编号，例如，如果我们有3个类，标签将为100、010、001。在此过程中，我对数据进行了预处理，并将其保存在“数据”目录中。 方法 由于数据是时域序列，因此连续数据的最佳模型是长短期记忆（LSTM）深层神经网络。 LSTM是一种递归神经网络（RNN）架构，可以记住任意时间间隔内的值。 我的第一个模型（lstm rawData.py）正在使用原始输入数据训练LSTM。 在循环网络中，上下文单元集为系统提供了前一时间片上的处理痕迹形式的内存。 隐藏单元上的激活模式对应于输入模式的编码或内部表示。 这样，上下文层保存了输入数据的历史记录。 循环网络使用历史记录来识别时间序列数据
【文件预览】：
Gesture-Recognition-master
----gesture_data.zip(22.31MB)
----LSTM_rawData.py(3KB)
----LICENSE(11KB)
----MLP_features.py(6KB)
----README.md(6KB)
----SVM_features.py(5KB)
----LSTM_features.py(6KB)