毕业答辩通过文案尊敬的评委老师，各位来宾，大家下午好！今天，我非常荣幸能够站在这里，向大家介绍我进行的毕业设计，并且非常高兴地宣布，我已经成功通过了毕业答辩。
我的毕业设计题目是《基于深度学习的手部动作识别系统》。
我们团队的研究旨在探讨如何利用深度学习技术，来自动化识别手部动作，并且确定它们对应的意义。
在这个系统中，我以联合标签学习和多任务深度学习为框架，通过实验和结果验证，成功地实现了对手部动作的识别和分类。
我的选题背景是基于人们日常生活中对手部动作的需要。
人们在交流和互动中，常常会使用手势来表达自己的意思。
同样，许多职业也需要使用手部动作来完成任务，如医生、操纵员、音乐家等职业。
手部动作的识别和分类通常需要借助人工智能技术来提高准确性和效率。
在这个系统中，我采用了CNN、RNN、LSTM等深度学习算法来进行处理。
这些算法被广泛应用于人工智能领域，尤其是计算机视觉、自然语言处理和语音识别等方面。
在我们的设计中，我使用了多个数据集，包括UCI-HAR数据集，Gesture数据集和ASL数据集，以测试我们的方法。
在实验中，我们得到了非常优秀的结果。
通过测试我们的系统，在三个不同的数据集上，它的准确率分别达到了92.9%、94.5%和97.8%。
并且，我们还进行了性能测试，以验证我们的系统的可行性和实用性。
在我们的设计中，我们还对比了其他常见的深度学习算法，例如SVM、KNN和决策树等。
通过对比实验，我们发现，我们的系统比其他算法具有更高的准确性，更高的识别速度和更好的适应性。
在这里，我要感谢我的指导老师，以及我的团队成员们，他们在整个研究过程中给予了我很大的帮助和支持。
我们在不断尝试新的算法和方法时，他们的指导和建议都非常有价值。
我还要感谢我的家人和朋友，他们一直支持和鼓励着我。
我的毕业设计旨在探讨如何利用深度学习技术实现手部动作的自动化识别，目的是提高分类的准确性和效率。
通过我的研究和实验，我们发现，使用通过CNN、RNN、LSTM算法的联合标签学习和多任务深度学习是一个非常有效的方法。
