印第安手语识别
您好,该存储库包含用于识别印度手语(ISL)手势的python实现。 由于研究较少,因此网络上没有可用的标准数据集。 因此,我们决定创建自己的手势图像。 ISL数据集包含所有字母(AZ)和数字(1-9),总类别=35。每个类别具有1200张图像。 由于涉及两只手并且由于复杂性,ISL手势实际上很难识别。 为了对图像进行分类,已使用SVM实现了词袋(弓)模型。 70:30的比例已用于训练和测试拆分。 使用这种方法,模型可以提供大约99%的准确度,而错误率却非常低。
手势
数据集中使用的所有手势均在下图所示的带有标签的图像中。
必需的设置
python 2.7(不适用于较高版本,因为openCV不支持SURF功能)
opencv-python的== 3.4.2.16
opencv-contrib-python == 3.4.2.16
麻木
盗用者
执行
该实现遵循以下几个
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