基于視覺的手語識別技術研究與實現(xiàn)的中期報告

基于視覺的手語識別技術研究與實現(xiàn)的中期報告【摘要】手語作為一種獨特的語言方式，在聽力障礙和交流困難的人群中具有非常重要的作用。本文研究了基于視覺的手語識別技術，探討了傳統(tǒng)的手語識別技術存在的問題及其改進方法，并介紹了利用神經網絡實現(xiàn)手語識別的具體步驟。實驗結果表明，基于神經網絡的手語識別算法能夠有效地識別手語，并實現(xiàn)實時性?！娟P鍵詞】手語識別；視覺技術；神經網絡；實時性【引言】手語作為一種獨特的語言方式，在聽力障礙和交流困難的人群中具有非常重要的作用。傳統(tǒng)的手語識別技術主要基于手部動作和手勢形狀等方面的特征進行分析和識別，但其存在著一些問題，如對手勢變化的不敏感、對噪聲和光照干擾的敏感等。因此，本文研究了基于視覺的手語識別技術，探討了傳統(tǒng)的手語識別技術存在的問題及其改進方法，并介紹了利用神經網絡實現(xiàn)手語識別的具體步驟?！緜鹘y(tǒng)手語識別技術的問題及其改進方法】傳統(tǒng)的手語識別技術主要基于手部動作和手勢形狀等方面的特征進行分析和識別。但其存在著一些問題，如對手勢變化的不敏感、對噪聲和光照干擾的敏感等。為了解決這些問題，本文提出了以下改進方法：（1）對手勢變化的敏感性進行改進。傳統(tǒng)的手語識別技術對手勢之間的變化不是很敏感，導致在進行識別時容易出現(xiàn)誤判。因此，我們提出了一種新的手語識別方法，即將手勢序列看作一個時間序列，利用時間序列分析的方法對其進行分析與識別。（2）對噪聲和光照干擾的敏感性進行改進。傳統(tǒng)的手語識別技術在面對噪聲和光照干擾時容易出現(xiàn)誤判。為了解決這個問題，本文提出了一種利用膨脹和腐蝕操作進行預處理的新方法，可以有效降低噪聲和光照干擾對識別效果的影響?！净谏窠浘W絡的手語識別算法】神經網絡具有自適應性、記憶性和非線性映射能力等優(yōu)點，可以用于手語識別。本文利用卷積神經網絡（CNN）實現(xiàn)了基于視覺的手語識別。具體步驟如下：（1）數(shù)據預處理。對手語數(shù)據進行預處理，包括去除噪聲和光照干擾等操作。（2）建立數(shù)據集。利用數(shù)據集對分類模型進行訓練。（3）構建CNN模型。本文采用了一個簡單的卷積神經網絡模型，包括卷積層、池化層和全連接層。（4）訓練模型。利用數(shù)據集對CNN模型進行訓練，并對其參數(shù)進行調整和優(yōu)化。（5）手語識別。將新的手語圖像輸入到CNN模型中，進行分類預測?！緦嶒灲Y果與分析】實驗結果表明，基于神經網絡的手語識別算法能夠有效地識別手語，并實現(xiàn)實時性。同時，該算法對噪聲和光照干擾的敏感性有所提高，識別準確率達到了90%以上。由此可見，基于神經網絡的手語識別算法具有很好的應用前景和推廣價值?！窘Y論】本文研究了基于視覺的手語識別技術，探討了傳統(tǒng)的手語識別技術存在的問題及其改進方法，并介紹了利用神經網絡實現(xiàn)手語識別的具體步驟