开发手势识别

手势识别是人机交互中常用的一种方式，现如今已经广泛应用于智能手机、智能手表以及VR/AR等虚拟现实领域，本文将为大家介绍如何使用机器学习基础库TensorFlow开发一个简单的手势识别应用。

一、数据集的准备

在进行手势识别之前，我们需要准备一些数据。本文使用的是UCI手势数据集，该数据集共有8种手势，分别是数字0-5、爪子、无、拳头。在这里我们只使用前6个手势。

数据集链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Multiple+Features

该数据集共有11个属性，我们只使用前10个属性作为特征。

注：由于该数据集是用连续的光谱仪来采集不同频率范围内的手部动作，因此我们需要对数据进行标准化处理。

以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('gesture_dataset.data', header=None, sep=',')
df.drop([10], axis=1, inplace=True)

# 数据标准化处理
X = (df - df.mean()) / df.std()

二、分类器的训练与评估

接下来我们需要将数据集划分为训练集和测试集，并使用TensorFlow中的keras模块来训练分类器。

以下是代码实现：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras import layers, models, utils
from sklearn.metrics import classification_report

# 准备训练集和测试集
y = utils.to_categorical(df[9])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建分类器
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=9))
model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(8, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练分类器
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)

# 评估分类