63、智能印度手语识别系统：全面解析

智能印度手语识别系统：全面解析

1. 引言

手语（SL）是听力或言语障碍人士的一种替代交流方式。它是一种非语言的交流形式，通过身体的多个部位，包括手部位置、手指姿势等手动元素，以及面部表情和嘴唇动作等非手动元素，以视觉方式传递信息。不同国家的手语有所不同，例如美国手语（ASL）、中国手语（CSL）、英国手语（BSL）和印度手语（ISL）等。

ISL比其他手语更为独特和复杂，它包含单手和双手手势，并且有大量相似的手势，这使得设计用于识别ISL的手语识别系统（SLRS）成为一项具有挑战性的任务。在传统方法中，需要人类翻译作为听力/言语障碍人士与正常人之间的中介，但人类翻译并不总是可用，而且成本较高，还可能影响保密性和准确性。因此，研究人员正致力于开发ISL识别系统，以填补这一交流鸿沟。

在印度，约有270万聋哑人，其中98%使用ISL进行交流。官方的ISL词典包含约6000个单词，并且新词不断更新。近年来，用于ISL识别的方法主要分为基于传感器的方法和基于视觉的方法。基于传感器的方法通过数据手套、惯性测量单元（IMU）和Leap Motion控制器（LMC）等硬件设备和运动传感器收集数据，但会限制手语者的手部动作，不适合实时应用。而基于视觉的方法使用光学设备收集数据，手语者无需携带硬件设备，可以自由地进行手势，因此受到了更多的关注。

对于识别问题，SLRS采用了多种机器学习和深度学习方法。机器学习算法通过数字图像处理（DIP）技术和形态学操作提取特征，并将其输入到各种分类器中进行分类。根据手势的不同，手语可分为静态手势和连续手势。机器学习算法在静态手势识别方面表现良好，但在连续手势识别方面效果不佳，因为连续手势识别涉及到序列数据。近年来，深度学习技术发展迅速，卷积