22、面向感官障碍人群的手语识别系统分析

面向感官障碍人群的手语识别系统分析

1. 引言

手势是情感表达或身体行为的一种表现，可分为静态手势和动态手势。近年来，众多研究者致力于提升手部手势识别技术。在诸多应用场景中，手部手势识别作为一种智能系统具有重要意义，如手语识别、增强或虚拟现实、手语翻译以及机器人控制等。随着新一代手势界面技术的发展，手势识别的重要性日益凸显。

手语是聋人群体的主要交流方式，但如果没有统一的手语标准，使用手势进行交流来表达情感会变得不便。标准手语包含预定义的手势和其对应的含义，便于理解。与口语不同，手语主要通过手部动作进行交流，且手部动作相较于头部和眼睛等其他身体部位的动作，能更清晰地传达信号，并且可以更自然地做出。如今，聋人变得更加外向，不再像过去那样依赖他人进行交流。因此，开发手部手势识别程序，使不了解手语含义的人也能将手语翻译成文字，对于消除聋人交流障碍至关重要。

手语识别系统（SLRS）有助于改善听力正常人群与感官障碍人群之间的交流环境，其对社会的贡献主要包括：
- 对手部手势识别技术的现状进行综述。
- 通过减少冗余信息来开发最优特征向量。
- 分析有助于感官障碍人群的智能系统。

2. 文献综述

如今，由于语音和手势控制技术的兴起，我们周围的电子设备大多可以实现无接触控制。语音控制识别人们说出的话语，而手势控制则通过手部特定的动作模式来控制设备执行特定任务。研究者们一直关注设计快速高效的手部手势识别系统，相关实验众多，且这些程序也被应用于其他领域，如使用手势控制设备。

聋人群体使用手语进行交流，这对于未学习过手语的人来说难以理解，因此需要创建一个能将手势转换为文本和语音的程序模块，这将是聋人与听力