摘要
手势识别作为人机交互的重要领域，近年来受到越来越多的关注。
传统的基于计算机视觉的手势识别方法容易受到光照、背景等因素的影响，识别精度有限。
而深度学习的出现为手势识别提供了新的思路和方法，其强大的特征提取和模式识别能力极大地提高了手势识别的精度和鲁棒性。
本文首先介绍了手势识别和深度学习的相关概念，然后回顾了基于深度学习的手势数字识别的研究现状，包括常用的深度学习模型、数据集以及评价指标。
接着，本文重点分析了几种主流的基于深度学习的手势数字识别方法，比较了它们的优缺点，并阐述了该领域未来可能的发展方向。
关键词：手势识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；计算机视觉
1绪论手势识别是指通过计算机视觉、图像处理等技术，对手势进行分析和理解，从而识别出手势所表达的含义。
作为人机交互的重要方式，手势识别在虚拟现实、智能家居、辅助医疗等领域具有广泛的应用前景。
深度学习是一种强大的机器学习方法，其灵感来源于人脑神经网络的结构和功能。
深度学习模型通过多层神经元的非线性组合，可以自动学习数据中的复杂模式和特征，从而实现对图像、语音、文本等数据的有效识别和理解。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
