50、秘鲁手语识别：基于循环神经网络的解决方案

秘鲁手语识别：基于循环神经网络的解决方案

1. 背景与问题提出

聋哑人在与听力正常的人交流时常常面临困难，这主要是因为社会上对手语知识的了解匮乏。在秘鲁，超过 23.2 万聋哑人以及全球约 7000 万聋哑人都面临着这样的问题。例如，去年秘鲁总统竞选辩论中，缺乏手语翻译人员这一事件就凸显了该国在聋哑人包容方面的不足。

此前全球有许多项目试图解决这一问题，但每种手语都有其独特性，因此不存在全球通用的完整解决方案。在秘鲁，也有类似的工作，如移动应用 Kinesika 或其他相关研究，但它们都只能识别静态手语，而聋哑人表达自己需要动态的完整词汇。

2. 相关技术概念

• 手语 ：手语是一种自然且完整的语言，它具有人类语言的特征，如源于人类能力、具有理性、具有任意性且处于不断发展中。
• 人工智能相关概念
  • 机器学习 ：专注于使用数据和算法来模拟人类的学习方式，通过识别模式来预测未来行为。
  • 深度学习 ：利用非线性信息提取、转换和分析数据之间的复杂关系，通过多层处理和复杂结构来建模高级抽象。
  • 神经网络 ：模仿人类大脑理解数据集中的关系，识别向量中的数字模式。
  • 训练 ：通过向深度神经网络提供数据，使其学习执行特定任务，最终得到训练好的模型。
  • 推理