文件名称：手语识别系统综述-研究论文
文件大小：185KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 20:37:01
Sign Language Recognition
根据世界卫生组织的调查，超过 5% 的总人口是聋哑人。 耳聋会影响个人与他人交流的能力。 聋人之间使用手语交流。 手语是手部动作和面部表情的结合。 然而，正常人很少知道这些迹象，这成为现实世界交流的障碍。 本文讨论了帮助社会聋哑社区进行交流的手语识别领域的研究工作进展。 本文讨论了不同国家手语的研究工作。 讨论不仅限于单符号，而是单词和句子识别。 标志采用手势的形式，这些手势是从图像、视频和基于手套/传感器的系统中识别出来的。 本文讨论了可以从标准符号库中创建或引用的符号手势数据集。 该评论显示，有不止一种颜色模型可以区分给定图像中的肤色和非肤色。 使用特征来识别和分类手势。 特征如方向直方图、Haar 类、傅立叶描述符、DCT 等。 分类算法包括：支持向量机、k-最近邻、朴素贝叶斯分类器 (NBC) 前馈、反向传播神经网络、基于距离的分类器等. 识别准确率超过90%，少数达到80%左右。 然而，大多数实验都是在受控环境下在室内进行的，具有特定的照明条件、简单的背景，并且仅使用一小组手势。 综合研究为自动手语识别系统读者和研究人员提供了介绍，并进一步促进了该领域的未来研究工作。