多傳感器手語手勢識別若干關(guān)鍵問題研究的開題報(bào)告

多傳感器手語手勢識別若干關(guān)鍵問題研究的開題報(bào)告一、研究背景和意義：手語是傳遞信息的一種方式，它是經(jīng)過長期發(fā)展形成的。隨著現(xiàn)代技術(shù)的不斷更新，采用電子手套等多傳感器手語手勢識別技術(shù)，可以更加準(zhǔn)確快速地識別出手語手勢，為口語障礙者、聾啞人士等人群提供更好的溝通方式，消除他們的語言障礙。二、研究內(nèi)容和目標(biāo)：本文擬研究利用多傳感器手語手勢識別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場手語手勢實(shí)時(shí)識別與翻譯，以及手語語音合成，從而提高口語障礙者、聾啞人士等人群的溝通效率，拓寬他們的社交圈子和生活空間。三、研究方法：利用深度學(xué)習(xí)算法，通過多傳感器收集到的手語手勢數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，通過算法進(jìn)行手語手勢的識別和編碼，將手語手勢轉(zhuǎn)化為漢字、符號等文字信息，并輸出到顯示器或語音合成器進(jìn)行語音合成，為口語障礙者、聾啞人士等提供更加高效快捷的溝通方式。四、研究難點(diǎn)和解決方案：1.多傳感器數(shù)據(jù)融合問題：將來自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，提高手語手勢的識別率和準(zhǔn)確性。解決方案：采用計(jì)算機(jī)視覺、信號處理等技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析。2.復(fù)雜手勢識別問題：手語系統(tǒng)中存在多組復(fù)雜的手勢模型，如何提升手語系統(tǒng)對復(fù)雜手勢的識別能力是本研究的難點(diǎn)之一。解決方案：采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，以提高手語系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確率和效率。3.數(shù)據(jù)集不足問題：手語系統(tǒng)需要大量的手語手勢數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，但手語手勢數(shù)據(jù)獲取困難，且標(biāo)注手語手勢數(shù)據(jù)成本較高。解決方案：數(shù)據(jù)集增強(qiáng)技術(shù)，包括數(shù)據(jù)擴(kuò)增，對手勢數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)處理，提高數(shù)據(jù)的可用性與豐富性，并通過標(biāo)注工具、人工標(biāo)注等方式，構(gòu)建完善、豐富的手語手勢數(shù)據(jù)集。五、研究預(yù)期成果和應(yīng)用價(jià)值：本文的預(yù)期成果是成功開發(fā)出基于多傳感器手語手勢識別技術(shù)的手語翻譯系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)將手語手勢翻譯成文字信息和語音信息，從而提高口語障礙者、聾啞人士等人群的日常交流效率，拓寬他們的溝通渠道和生活空間。六、研究進(jìn)度安排：第一年：對手語手勢數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，建立并標(biāo)注手語手勢數(shù)據(jù)集，進(jìn)行手語手勢識別模型的訓(xùn)練與優(yōu)化。第二年：搭建手語翻譯系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)手語手勢的實(shí)時(shí)識別與翻譯，調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，提高手語手勢識別和翻譯的準(zhǔn)確性和速度。第三年：進(jìn)一步優(yōu)化和完善手語翻譯系統(tǒng)，進(jìn)行實(shí)地測試與應(yīng)用，對系統(tǒng)進(jìn)行評估和改進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)手語翻譯系統(tǒng)的商業(yè)化應(yīng)用。七、參考文獻(xiàn)：1.LiY，LiH，ZhaoY，etal.SignLanguageRecognitionBasedonResidualNetworkswithAttentionMechanism[C]//2019IEEE6thInternationalConferenceonCloudComputingandIntelligenceSystems(CCIS)，Hangzhou,China，2019:859-863.2.GunesH，CeliktutanO，AkarunL.SignLanguageRecognitionwithCNNandRNNArchitectures[C]//InternationalConferenceonPatternRecognition，BuenosAires,Argentina，2016:217-221.3.ParkJ，LeeS，KimJ.Real-timehandgestureandsignlanguagerecognitionusingconvolutionalneuralnetworks[C]//IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)，Stockholm,Sweden，2016:2614-2619.4.LuC，SainzMR，KurilloG，etal.Aremotemobilesystemforsignlanguag