本文探讨了电脑如何通过神经网络识别手势，详细介绍了加拿大的一项高成功率手势识别系统，该系统能将手势转译为文字，尤其对失聪人士交流有重大意义。此外，文章还讨论了人工智能手势控制在智能家居、智能驾驶等领域的应用，并提到了国内提供面部、手部和人体识别的智能公司。手势识别的意义在于提升人机交互的便捷性和效率，而苹果公司在手势识别领域的专利也显示出这一技术的前景。
电脑是如何做到能识别手势的？
一种能够识别手势语并将其转换成屏幕显示文本的软件，可以使失聪者更容易、更自然地利用电脑同别人交流。加拿大魁北克省舍布鲁克大学的研究人员开发了一种能够识别国际手势语的系统。
这种系统可以通过手势把组成单词的每个字母拼出来。这种系统识别国际手势语的成功率高达96%。由于每个人的手势略有不同，如果使用这种神经网络系统的人经过培训，可以使这种系统发挥的作用达到最佳效果。
这种系统通过快速工作站识别一个手势需要半秒钟，研究人员尚未能使它达到最佳识别速度。研究人员相信，他们通过使这种系统具备可以检验容易出错的手势，能够进一步提高识别的准确性。
这种系统用摄像机捕捉每个手势，再由软件进行一系列处理。第一阶段是“边缘测定”，即绘制出手的轮廓。然后由系统确定手的长轴和短轴，以便确定手势的确切方向。
在这个基础上，程序对手指相对于手的长轴的变化和方向加以测量。得出的信息被输入神经网络程序，程序通过与现有训练数据加以比较，对字母最有可能表达的含意做出猜测。
一旦电脑识别出手势所要表达的意思，就把相关的字母显示在屏幕上。研究人员说，由于这个系统采用的是实时交流方式，其反应速度是相当快的。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
人工智能手势控制怎么解释？可以应用到哪些场景？
可以这么说，在人工智能领域，“手势识别”已经发展得非常普遍，可以广泛应用于智能家居、智能驾驶等
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