3、实时手语识别：从理论到实践

实时手语识别：从理论到实践

1. 手语识别模型概述

手语是一种独特的交流方式，尤其对于聋哑人群体至关重要。然而，不同人之间理解手语存在困难，这就需要一个有效的手语识别系统来弥合沟通差距。该系统旨在准确识别输入的手语信息，其过程包含多个阶段，每个阶段又细分为多个子步骤。

2. 实验准备

• 系统要求 ：实时手语识别具有挑战性，研究考虑使用低分辨率和高分辨率相机及更先进的系统。为确保低分辨率照片下神经网络仍有效，采用笔记本电脑的网络摄像头作为主要输入源。
• 编程语言和工具 ：使用 Python 作为编程语言，搭配 PyCharm 或 Jupiter Notebook 进行内部操作。
• 训练数据集 ：每个字符至少有 200 个数据集。
• 平台和库 ：
  1. TensorFlow ：开源机器学习开发平台，包含开发机器学习应用的工具和库。
  2. Keras ：简化深度神经网络应用的编程接口，主要用于后端工作。
  3. OpenCV ：用于操作实时应用的库，主要用于前端。
  4. NumPy 和 Os ：用于数学计算、文件读写。

3. 数据集