45、为残障人士实现手势识别并转换为语音及改进动态无线传感器网络寿命的研究

为残障人士实现手势识别并转换为语音及改进动态无线传感器网络寿命的研究

为残障人士实现手势识别并转换为语音

全球约有100万人患有听力和语言障碍，他们表达想法存在困难。不过，借助最新技术能解决这一问题，帮助残障人士克服交流障碍。下面来详细了解相关的手势识别方法。

手势分类与识别方式

• 手势分类 ：手的姿势主要分为静态手势和动态手势。静态手势是手保持固定姿势来表示某种信号或活动；动态手势则是手在特定时间内持续运动的姿势。
• 识别方式 ：主要有硬件和软件两种方式。硬件方式是使用带有传感器的手套，将其戴在手指尖，通过传感器检测和解析手部动作；软件方式则利用多种机器学习工具和算法，通过摄像头检测手势。

现有手势识别技术分析

技术方法	具体操作	特点
Aashni等人的方法	用摄像头获取视频形式的图像帧，对帧进行预处理，去除噪音、无用背景，必要时转换颜色，然后进行轮廓检测	准确性因展示手势的手指数量和背景类型而异
卷积神经网络（CNN）	网络由多个节点（神经元）通过链路连接，每个链路有各自的权重，整体产生输出。以预训练模型MobileNet为例，倒数第二层进行主要分类