2、实时手语识别：技术与应用探索

实时手语识别：技术与应用探索

1. 人工智能与多媒体数据工程概述

人工智能（AI）是一个快速发展的工程领域，具有彻底改变我们与机器交互、处理数据以及看待世界方式的潜力。多媒体数据工程（MDE）作为AI的一个重要分支，专注于如何运用机器学习算法来分析和解释大量的多媒体数据。MDE将AI技术与传统计算机科学原理相结合，通过利用面部识别技术、自然语言处理工具、文本转语音应用等先进技术，工程师能够将非结构化数据转化为对企业有价值的见解。

本次研究论文大致分为当前计算技术、人工智能、多媒体数据工程及实现等类别。

2. 实时手语识别的重要性

如今，技术在改进和效率方面取得了巨大进步，实时手语识别就是其中之一。手语识别应用能够检测不同字符的各种手势并将其转换为文本，在科技领域具有极其重要的意义，它在基于机器学习的各种应用甚至虚拟现实中都有不同的应用场景。

世界上存在多种手语，如印度手语（ISL）、英国手语（BSL）、美国手语（ASL）等。美国手语是全球使用最广泛的手语，主要在美国、非洲和东南亚大部分国家使用。它类似于其他正常语言，可以通过手部或身体动作等手势来表达，但没有类似英语的语法。美国手语为聋哑人和听力正常人群之间搭建了沟通的桥梁，使他们能够通过文字描述自己的行为。

与其他手语相比，美国手语具有单头手指拼写字母表，更易于实施和解释，其动作的设计也考虑了不同的文化传统，因此吸引了更广泛的受众。而英国手语的双手交流方式让非使用者难以理解和解释。在印度，尽管印度手语广为人知，但由于准确翻译的研究和资源较少，且美国手语受众更广，许多人更倾向于选择美国手语。

在社会中，有效沟通是最基本的需求，聋哑人每天都在与正常人