基于視覺(jué)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告

基于視覺(jué)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告【摘要】手語(yǔ)作為一種獨(dú)特的語(yǔ)言方式，在聽(tīng)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(jué)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)，探討了傳統(tǒng)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)存在的問(wèn)題及其改進(jìn)方法，并介紹了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)手語(yǔ)識(shí)別的具體步驟。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手語(yǔ)識(shí)別算法能夠有效地識(shí)別手語(yǔ)，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性?！娟P(guān)鍵詞】手語(yǔ)識(shí)別；視覺(jué)技術(shù)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；實(shí)時(shí)性【引言】手語(yǔ)作為一種獨(dú)特的語(yǔ)言方式，在聽(tīng)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(yǔ)識(shí)別技術(shù)主要基于手部動(dòng)作和手勢(shì)形狀等方面的特征進(jìn)行分析和識(shí)別，但其存在著一些問(wèn)題，如對(duì)手勢(shì)變化的不敏感、對(duì)噪聲和光照干擾的敏感等。因此，本文研究了基于視覺(jué)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)，探討了傳統(tǒng)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)存在的問(wèn)題及其改進(jìn)方法，并介紹了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)手語(yǔ)識(shí)別的具體步驟?！緜鹘y(tǒng)手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)的問(wèn)題及其改進(jìn)方法】傳統(tǒng)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)主要基于手部動(dòng)作和手勢(shì)形狀等方面的特征進(jìn)行分析和識(shí)別。但其存在著一些問(wèn)題，如對(duì)手勢(shì)變化的不敏感、對(duì)噪聲和光照干擾的敏感等。為了解決這些問(wèn)題，本文提出了以下改進(jìn)方法：（1）對(duì)手勢(shì)變化的敏感性進(jìn)行改進(jìn)。傳統(tǒng)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)對(duì)手勢(shì)之間的變化不是很敏感，導(dǎo)致在進(jìn)行識(shí)別時(shí)容易出現(xiàn)誤判。因此，我們提出了一種新的手語(yǔ)識(shí)別方法，即將手勢(shì)序列看作一個(gè)時(shí)間序列，利用時(shí)間序列分析的方法對(duì)其進(jìn)行分析與識(shí)別。（2）對(duì)噪聲和光照干擾的敏感性進(jìn)行改進(jìn)。傳統(tǒng)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)在面對(duì)噪聲和光照干擾時(shí)容易出現(xiàn)誤判。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種利用膨脹和腐蝕操作進(jìn)行預(yù)處理的新方法，可以有效降低噪聲和光照干擾對(duì)識(shí)別效果的影響?！净谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的手語(yǔ)識(shí)別算法】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性、記憶性和非線性映射能力等優(yōu)點(diǎn)，可以用于手語(yǔ)識(shí)別。本文利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）實(shí)現(xiàn)了基于視覺(jué)的手語(yǔ)識(shí)別。具體步驟如下：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)手語(yǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除噪聲和光照干擾等操作。（2）建立數(shù)據(jù)集。利用數(shù)據(jù)集對(duì)分類(lèi)模型進(jìn)行訓(xùn)練。（3）構(gòu)建CNN模型。本文采用了一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括卷積層、池化層和全連接層。（4）訓(xùn)練模型。利用數(shù)據(jù)集對(duì)CNN模型進(jìn)行訓(xùn)練，并對(duì)其參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。（5）手語(yǔ)識(shí)別。將新的手語(yǔ)圖像輸入到CNN模型中，進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)?！緦?shí)驗(yàn)結(jié)果與分析】實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手語(yǔ)識(shí)別算法能夠有效地識(shí)別手語(yǔ)，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性。同時(shí)，該算法對(duì)噪聲和光照干擾的敏感性有所提高，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了90%以上。由此可見(jiàn)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手語(yǔ)識(shí)別算法具有很好的應(yīng)用前景和推廣價(jià)值?！窘Y(jié)論】本文研究了基于視覺(jué)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)，探討了傳統(tǒng)的手語(yǔ)識(shí)別技術(shù)存在的問(wèn)題及其改進(jìn)方法，并介紹了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)手語(yǔ)識(shí)別的具體步驟