手势识别部分的框架设计

手势识别部分的框架设计主要包括以下几个模块：数据预处理、特征提取、模型训练和预测。首先，数据预处理模块负责对输入的图像或视频进行去噪、裁剪和标准化等操作，以提高后续特征提取的准确性。接着，特征提取模块利用深度学习方法（如卷积神经网络）从预处理后的数据中提取有意义的手势特征。然后，模型训练模块根据提取的特征和对应的标签数据，使用优化算法（如梯度下降法）训练一个分类器，以实现手势的识别。最后，预测模块接收用户输入的图像或视频，经过与训练阶段相同的预处理和特征提取过程，得到相应的手势特征，并送入训练好的分类器进行预测，最终输出识别结果。