手语识别：让沟通无障碍

手语识别：让沟通无障碍

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/sign-language

项目介绍

"Sign Language Recognition" 是一个专为聋哑人设计的手语识别原型系统。该项目不仅包含了从数据准备、特征提取、神经网络训练到实时预测的全套代码，还基于深度学习技术，特别是卷积神经网络（包括最先进的3D模型）和循环神经网络（LSTM），实现了对手语的精准识别。通过Python、Keras+Tensorflow和OpenCV的强大组合，该项目能够在普通笔记本电脑上运行实时演示，为聋哑人群体提供了一个便捷的沟通工具。

项目技术分析

技术栈

• 编程语言: Python 3.6.5
• 深度学习框架: Tensorflow 1.8.0, Keras 2.2.0
• 视频处理: OpenCV 3.4.1.15

核心技术

• 卷积神经网络 (CNN): 项目采用了先进的3D卷积神经网络（I3D），该模型由Deepmind在2017年开发，能够有效处理视频数据，捕捉手语中的动态特征。
• 循环神经网络 (RNN): 特别是LSTM（长短期记忆网络），用于处理时间序列数据，增强模型对手语序列的理解能力。
• 光学流 (Optical Flow): 通过计算视频帧之间的光流，进一步增强模型对手语动作的识别精度。

数据处理

• 数据集: 项目使用ChaLearn Isolated Gesture Recognition数据集，包含50,000个视频，涵盖249种手语动作。
• 数据预处理: 通过prepare_chalearn.py脚本解压视频并按标签分类，frame.py提取视频帧，opticalflow.py计算光流。

训练与预测

• 训练: 使用train_i3d.py脚本进行神经网络训练，首先训练顶层，然后对整个预训练网络进行微调。训练过程需要GPU支持，推荐使用AWS p2.xlarge实例。
• 实时预测: livedemo.py脚本启动摄像头，捕捉视频并实时预测手语动作。

项目及技术应用场景

应用场景

• 聋哑人沟通辅助: 通过实时手语识别，帮助聋哑人与健听人进行无障碍沟通。
• 教育与培训: 用于手语教学，帮助学习者更好地理解和掌握手语。
• 医疗与康复: 在康复训练中，帮助聋哑人恢复或提高手语表达能力。

技术应用

• 视频分类: 该项目的技术可以扩展到其他视频分类任务，如动作识别、行为分析等。
• 实时系统: 通过优化模型和算法，可以部署到移动设备或嵌入式系统中，实现实时手语识别。

项目特点

先进的技术架构

• 3D卷积神经网络: 采用最先进的I3D模型，能够捕捉视频中的时空特征，提高识别精度。
• 光学流计算: 通过计算视频帧之间的光流，增强模型对手语动作的识别能力。

高效的训练与预测

• GPU加速: 训练过程充分利用GPU资源，大幅缩短训练时间。
• 实时演示: 即使在普通笔记本电脑上，也能实现流畅的实时手语识别。

开源与社区支持

• 开源项目: 项目基于MIT许可证开源，欢迎社区贡献和改进。
• 丰富的文档与资源: 项目提供了详细的文档和演示视频，方便用户理解和使用。

结语

"Sign Language Recognition" 项目不仅是一个技术上的突破，更是一个社会公益的实践。通过先进的技术手段，帮助聋哑人群体跨越沟通的障碍，实现更加平等和包容的社会。无论你是技术爱好者、开发者，还是关心聋哑人群体的志愿者，这个项目都值得你关注和参与。让我们一起，用技术改变世界！

sign-language Sign Language Recognition for Deaf People 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/sign-language