使用Mobilenet框架对婴儿手语中的符号进行分析研究-研究论文

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文件名称：使用Mobilenet框架对婴儿手语中的符号进行分析研究-研究论文
文件大小：692KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-19 21:10:49
Sign Language Recognition Deep Learning 通过手势进行的交流是一种非语言交流的方法，它使用身体的姿势，动作将信息，思想，现实和感觉传递给观看者，在这种自我表达方法中，每个身体部位都假设一项重要工作被称为标志语言。 基于手势的交流不仅对聋哑社区很有价值，而且对患有自闭症，唐氏综合症，言语失用症的人的通信有益。 婴儿手语使用的手势可以清楚地表达幼儿的情绪和欲望，并可以作为父母和幼儿之间的交流媒介。 在本文中，我们基于对各种手语的现有文献的研究，目前进行了研究工作，然后为53种奇怪的婴儿手语准备了静态图像数据集，并使用基于深度学习的转移学习技术对它们进行了分类。利用MobileNet，一类卷积神经网络。 对该模型进行了进一步的微调，以减少错误并提高分类精度结果。 在准备的数据集上，分类精度达到了85.8％。