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基于深度学习的战术指挥手势识别系统
计算机学院（国家示范性软件学院）
COMMANDIDENTIFY-Deep Learning-Based Tactical Command Gesture Recognition System
立项评审通过
创新训练
520计算机科学技术
公共服务
未定级
战术指挥手势识别是实现高效指挥与控制的关键技术之一。传统的手势识别方法依赖于复杂的特征工程和分类器设计，但这些方法在复杂环境下的鲁棒性不足。通过深度学习技术，可以自动提取特征并学习手势的内在模式，从而提高识别的准确性和效率。
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项目负责人
何晓昱
2022级 信息与通信工程学院 通信工程（大类招生）
项目成员
鲁雅欣
2023级 人工智能学院 人工智能
指导老师
陈晋鹏
计算机学院（国家示范性软件学院） 副教授
社交媒体
电子商务
数字教育
理论研究-理学基础
评审老师
方维
计算机学院（国家示范性软件学院） 副教授
房产家居
智能制造
智能交通
杨金翠
计算机学院（国家示范性软件学院） 高级工程师
社交媒体
杨谈
计算机学院（国家示范性软件学院） 副教授
社交媒体
通信网络
智能制造
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