该文面向本科实践教学，以静态手势识别为目标，利用机器学习开发了机器视觉实验项目。在实验的算法设计部分，分别利用支持向量机和卷积神经网络实现了两种手势识别算法。文中详细介绍了两种手势识别算法的原理、特点和流程。在实验的算法验证部分，详细介绍了利用Python语言、编译环境和数据集实现算法仿真的方法。仿真结果显示，两种算法均可有效识别多种静态手势。该实验项目包括任务分析、算法设计、算法优化、编程实现、结果分析等环节。通过本实验的训练，有助于提升本科生在智能图像处理领域的实践能力。
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