深度学习YOLOv8手势识别系统+数据集+毕业论文
一、数据集介绍
1、数量：5000+张图片和对应标签
2、类别：names = {0: ‘biye’, 1: ‘dianzan’, 2: ‘woquan’, 3: ‘five’, 4: ‘OK’}
CH_names = [‘比耶’,’点赞’,’握拳’,’比五’,’OK’]
二、训练好的模型介绍
1、基于YOLOv8训练的模型
2、训练轮数：289轮
3、精确率：98.5%
三、完整系统介绍
1、检测识别：
names = {0: ‘biye’, 1: ‘dianzan’, 2: ‘woquan’, 3: ‘five’, 4: ‘OK’}
CH_names = [‘比耶’,’点赞’,’握拳’,’比五’,’OK’]
2、图片检测+视频检测+摄像头检测
3、展示检测目标置信度位置信息，统计数量，自由选择检测结果
4、检测结果保存至本地
5、自定义系统标题：UIProgram->UiMain.py->拉到末尾
6、自定义系统图标：UIProgram->ui_imgs->替换图片注意文件格式和名称不变
随着智能交互技术的不断发展，1-10手势识别成为提升人机交互体验的关键技术。传统手势识别方法存在效率低、易受环境影响等问题。近年来，深度学习技术的兴起为手势识别提供了新的解决方案。YOLOv8 作为 YOLO 系列目标检测算法的最新版本，以其高效、快速的特点在实时物体检测中得到广泛应用。本文提出了一种基于深度学习 YOLOv8 的1-10手势识别系统，利用 PyQt5 框架构建了用户友好的图形用户界面（GUI），以实现对1-10手势的实时、准确识别。
本文首先介绍了手势识别技术的发展历程和深度学习在该领域的应用现状，对 YOLO 系列算法进行了综述。接着，详细阐述了系统的设计方案，包括系统架构、数据预处理、模型设计以及界面设计。在系统实现部分，描述了环境搭建、模型训练、界面实现以及系统测试的过程。通过实验，验证了所提系统在不同场景下的手势识别性能，包括识别准确率、速度和模型的泛化能力。实验结果表明，该系统在保持较高识别准确率的同时，能够实现快速的识别速度，满足实时手势识别的需求。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。该研究不仅为实时手势识别提供了一种有效的解决方案，也为深度学习在计算机视觉领域的应用提供了新的视角。
源码已经过本人亲自测试，可完美运行