zhangcaihui / gesture_cnn Goto Github PK

项目文件列表如下：

1. data：存放采集的数据。

2. dataset:存放Train_model_tensorflow.py训练的数据。

3. model：存放在网络训练中表现好的模型。

4. Collect.py：采集界面。

5. Data_to_NPZ.py：图片转.npz文件。用来制作数据集。

6. Frame.py：UI界面。使用Python的PyQt5进行设计。

7. Gesture_CNN.py：实时手语动作识别。将摄像头实时获取的帧图片送入已训练好的CNN模型中判断其手语动作。

8. Main.py：主界面。

9. SaveGesture.py：采集数据。利用OpenCV获取帧图像并转为.npz文件（.npz文件是数据训练的格式）

10. Train_model_tensorflow.py：模型训练，采用AlexNet结构。TensorFlow=1.4.0

11. Translate.py：手语识别界面。

12. Data_rename:图片批量重命名。 项目文件已经上传至我个人的GitHub，有需要的可自行下载。

项目设定可以识别5种手语动作，大家可根据自己的需求增减动作的种类，但是程序可能需要改动一些地方。采用的数据集是自己采集的。

1. A动作 2.B动作 3.C动作 4.D动作 5.F动作

同时，项目准备对图像不进行肤色检测，即不对数据进行预处理，直接进行训练。采用的数据集是ASL Alphabet。ASL数据集包含 87，000 张图像，即 200x200 像素，总共有29个类。

ASL

整体的界面设计是利用PyQt5进行设计的，主要是因为PyQt5开发迅速，学习成本低，界面预览如下。

别的大佬解释肤色检测的基本原理更为详细，这里不做赘述。（下图为项目实现的肤色检测） 肤色检测

这个项目采用的是CNN经典模型的AlexNet，大家可以参考AlexNet设计者对AlexNet的分析。（论文链接如下）

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

具体测试还得回学校用高端机训练，笔记本过于乐色，训练太慢！！！

• 用YOLO代替肤色检测，解决了当人物离摄像头较远时肤色检测失效的问题，能够增强整体的鲁棒性。
• 这个项目只适用于静态手语动作的识别，而现实生活中更多的是动态的手语动作，希望大家在这个项目的基础之上能够加入时间序列，实现动态手语动作的识别。

这篇文章是我在寒假做大创的过程中突然想写的，这也是我第一次写这么正式的博客，可能中间有许多的漏洞，希望大家能多多指正。