文件名称：sign_language_detection：最终项目-机器学习挑战
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更新时间：2024-03-16 04:30:56
JupyterNotebook
项目名称：手语检测2021年2月8日 项目说明/理由 手语识别，生成和翻译是一个具有巨大潜在影响的研究领域。 根据世界聋人联合会的资料，全世界使用了300多种手语，并且有7000万聋人使用它们。 手语与口语不同，并且没有标准的书面形式。 但是，绝大多数通信技术都旨在支持口语或书面语言。 其中不包括手语。 大多数人不懂手语，因此，聋人手语用户存在许多沟通障碍。 手语处理将有助于打破手语用户的这些障碍。 我们正在尝试训练有关美国手语识别的机器学习模型。 项目范围 在美国手语中识别字母/数字/空格手势。 输入手语单词。 为ASL手势和单词开发视觉识别程序/公式。 开发聋人和听力障碍的视觉识别程序，以便能够与无法通过手语进行交流的人进行交流。 该程序应该能够识别并捕获所使用的单词和字母，如果它们已经输入到我们的数据库中 数据集/资源 大事记 活动 截止日期 选择编码模型，网站和工具 21/2