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2.部分仿真图预览
3.算法概述
基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法是一种结合了遗传算法（GA）和卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，用于手势识别任务。该算法利用遗传算法优化卷积神经网络的参数，以提高手势识别的准确率和鲁棒性。
手势识别是指通过分析手势图像或视频，识别出人的手势动作。随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络已成为手势识别领域的一种主流方法。然而，传统的卷积神经网络方法通常需要大量的标注数据进行训练，且易受光照、角度、遮挡等因素的干扰。为了解决这些问题，研究者们提出了基于遗传算法的卷积神经网络优化方法。
GA-CNN算法的基本思想是将遗传算法与卷积神经网络相结合，利用遗传算法搜索最优的网络参数，以获得更好的手势识别性能。具体而言，GA-CNN算法包括两个阶段：遗传算法优化阶段和卷积神经网络分类阶段。
4.部分源码
...............................................................
while gen < MAXGEN
gen
Pe0 = 0.999;
pe1 = 0.001;
FitnV=ranking(Objv);
Selch=select('sus',Chrom,FitnV);
Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);
Selch=mut( Selch,pe1);
phen1=bs2rv(Selch,FieldD);
for a=1:1:NIND
X = phen1(a,:);
%计算对应的目标值
[epls] = func_obj(X);
E = epls;
JJ(a,1) = E;
end
Objvsel=(JJ);
[Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);
gen=gen+1;
Error2(gen) = 100-mean(JJ);
end
tt=smooth(Error2,MAXGEN);
figure
plot(tt,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');
[V,I] = min(JJ);
X = phen1(I,:);
Layers = round(X(1));
lr = X(2);
digitDatasetPath = ['images\'];
imds = imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
%划分数据为训练集合验证集，训练集中每个类别包含1张图像，验证集包含其余图像的标签
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.6,'randomized');%
if Layers == 2
%定义卷积神经网络的基础结构
layers = [
imageInputLayer([160 120 1]);%注意，400,150为能量图的大小，不能改
%第1个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'Padding', 'same');%第一个卷积层
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%第2个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'padding', 'same');
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%全连接层
fullyConnectedLayer(5);
%softmax
softmaxLayer;
%输出分类结果
classificationLayer;];
end
if Layers == 3
%定义卷积神经网络的基础结构
layers = [
imageInputLayer([160 120 1]);%注意，400,150为能量图的大小，不能改
%第1个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'Padding', 'same');%第一个卷积层
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%第2个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'padding', 'same');
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%第3个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'padding', 'same');
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%全连接层
fullyConnectedLayer(5);
%softmax
softmaxLayer;
%输出分类结果
classificationLayer;];
end
if Layers == 4
%定义卷积神经网络的基础结构
layers = [
imageInputLayer([160 120 1]);%注意，400,150为能量图的大小，不能改
%第1个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'Padding', 'same');%第一个卷积层
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%第2个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'padding', 'same');
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%第3个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'padding', 'same');
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%第4个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'padding', 'same');
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%全连接层
fullyConnectedLayer(5);
%softmax
softmaxLayer;
%输出分类结果
classificationLayer;];
end
if Layers == 5
%定义卷积神经网络的基础结构
layers = [
imageInputLayer([160 120 1]);%注意，400,150为能量图的大小，不能改
%第1个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'Padding', 'same');%第一个卷积层
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%第2个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'padding', 'same');
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%第3个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'padding', 'same');
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%第4个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'padding', 'same');
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%第5个卷积层
convolution2dLayer(4, 15, 'padding', 'same');
batchNormalizationLayer;
reluLayer;
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2);
%全连接层
fullyConnectedLayer(5);
%softmax
softmaxLayer;
%输出分类结果
classificationLayer;];
end
%设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
'InitialLearnRate', lr, ...
'MaxEpochs', 1000, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ValidationData', imdsValidation, ...
'ValidationFrequency', 10, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
rng(1)
%使用训练集训练网络
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);
%对验证图像进行分类并计算精度
YPred = classify(net, imdsValidation);
YValidation = imdsValidation.Labels;
accuracy = 100*sum(YPred == YValidation) / numel(YValidation);
save R2.mat accuracy tt Layers lr
0X_032m
---
