English
资源说明：在本项目中，“matlab开发-Bangla手信号识别使用gnn”是一个使用MATLAB进行的手势识别系统，专门针对Bangla（孟加拉语）的元音手势。这个系统利用了深度学习中的图神经网络（GNN）技术，旨在理解和解析Bangla语言的手势信号。以下是关于这一主题的详细知识：
1. **MATLAB开发环境**：MATLAB是一种广泛使用的数学计算软件，提供了丰富的工具箱和库，支持数据处理、图像处理、机器学习和深度学习等领域的算法实现。在这个项目中，MATLAB被用来编写和运行GNN模型。
2. **Bangla手信号**：Bangla手信号是一种用于聋哑人沟通的手势语言，与Bangla（孟加拉语）的字母和发音对应。在这个项目中，识别的焦点在于元音手势，这可能是因为元音在任何语言中都是基本的发音单元。
3. **图神经网络（GNN）**：GNN是深度学习的一个分支，它能够处理图数据结构。在手信号识别中，GNN可以理解手部骨骼或关节之间的拓扑关系，从而帮助识别特定的手势。GNN通过消息传递机制，从每个节点（如关节）向邻居节点传播信息，最终在整个图上进行特征学习。
4. **数据集准备**：在训练GNN模型之前，需要收集和标注大量的Bangla手信号图像或视频。这些数据可能包含不同的人在不同的光照和角度下展示的手势，以便模型能泛化到各种情况。
5. **特征提取**：特征提取是预处理的关键步骤，可能包括对手部轮廓、关节位置或者运动轨迹的检测。这些特征将作为GNN输入层的节点信息。
6. **模型构建**：GNN模型通常包括多个图卷积层，每个层通过聚合相邻节点的信息来更新每个节点的表示。在最后的全连接层，这些节点特征被汇总以预测手势类别。
7. **模型训练与优化**：使用反向传播算法和适应性学习率方法（如Adam）来训练模型，通过调整超参数（如学习率、批量大小、迭代次数等）优化模型性能。
8. **评估与测试**：模型的性能通常通过准确率、精确率、召回率和F1分数等指标在独立的测试集上进行评估。如果模型表现不佳，可能需要进行数据增强、模型结构调整或超参数调优。
9. **license.txt**：这个文件可能是项目的许可协议，规定了如何使用、分发和修改代码或相关资源的法律条款。
10. **BanglaHandSign**：这个文件可能是项目的主要数据集，包含了Bangla手信号的图像或视频，用于训练和测试模型。
通过上述步骤和知识点，我们可以理解这个项目如何运用MATLAB和GNN技术来识别Bangla手信号中的元音手势，这在无障碍通信和人工智能辅助技术领域具有重要的应用价值。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
