美国手语(ASL)数据集，我们为每个人的每个手势捕捉了60张照片(26个字母和空白)，从而准备了一个由60 x 5 x(26+1) = 8100张图像组成的数据集。然后对每幅图像进行Canny边缘检测预处理。我们已经将6480个预处理手势分配给训练集，1620个分配给验证集。数据集包括距离相机不同距离的手势图片。

沟通是聋哑社区和社会其他成员之间的障碍。 手语用于在这些不会说话和听不懂的人之间进行交流。 在过去的几年中，手语识别的自动化已引起研究人员的关注。 已经开发了许多复杂且昂贵的硬件系统来辅助该目的。 但是，我们建议使用深度学习方法进行自动手语识别。 我们设计了一种基于ResNet50的新型2级深度神经网络体系结构来对拼写单词进行分类。 使用的数据集是标准的[1]的美国手语手势数据集。 首先使用各种扩充技术来扩充数据集。 在基于2级ResNet50的方法中，1级模型将输入图像分类为4组之一。 在将图像分类为一组图像之后，将其提供为相应的第二级模型的输入，以用于预测图像的实际类别。 我们的方法在12,048张测试图像上产生了99.03％的精度。

1. 使用的模型是centernet 2. 使用predict.py可以进行预测 3. 使用的环境是tensorflow 4. 建议安装cuda使用 5. 该检测容易误检人脸，建议演示时避免人脸靠得太近 6. 根据手语对照表可以使用项目检测相应的手语

BTP2 使用机器学习识别手语

是一个中国手语演示软件，本软件是一个网络版，可实现一对一手语演示

人工智能基于人体姿态研究的手语图像识别系统，根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv5自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。预期是通过手机移动端对视频进行采集处理并应用。人工智能基于人体姿态研究的手语图像识别系统，根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv5自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。预期是通过手机移动端对视频进行采集处理并应用。人工智能基于人体姿态研究的手语图像识别系统，根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv5自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。预期是通过手机移动端对视频进行采集处理并应用。人工智能基于人体姿态研究的手语图像识别系统，根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv5自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。预期是通过手机移动端对视频进行采集处理并应用。人工智能基于人体姿态研究的手语图像识别系统，根据OpenPose人体姿态

使用OpenCV识别手语 依存关系： 1. Tensorflow 2.凯拉斯 3. OpenCV 数据集： 工具： Google Colab 怎么跑 运行 ROIinOpenCV.py 在以下位置阅读整个过程：

印第安手语识别 您好，该存储库包含用于识别印度手语（ISL）手势的python实现。 由于研究较少，因此网络上没有可用的标准数据集。 因此，我们决定创建自己的手势图像。 ISL数据集包含所有字母（AZ）和数字（1-9），总类别=35。每个类别具有1200张图像。 由于涉及两只手并且由于复杂性，ISL手势实际上很难识别。 为了对图像进行分类，已使用SVM实现了词袋（弓）模型。 70:30的比例已用于训练和测试拆分。 使用这种方法，模型可以提供大约99％的准确度，而错误率却非常低。 手势 数据集中使用的所有手势均在下图所示的带有标签的图像中。 必需的设置 python 2.7（不适用于较高版本，因为openCV不支持SURF功能） opencv-python的== 3.4.2.16 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 麻木 盗用者 执行 该实现遵循以下几个

手语是由于聋人交际的需要而产生的，它已作为聋人的一种语言耿逐渐为人们所接受。但已知的手语种类已超过100种，并且， 不仅各国的手语不同，即使本国也如方言一样有差别，错综且复杂，这无形中为手语的翻译和教学带来了许多麻烦。在智能化的现代，传感器可以可以帮助大家完成许多目标，比如打破手语沟通障碍这种想法。EDN小编日前在dailymail上看见一个搭配9个传感器的低成本智能手套，特地分享给大家。随着AI技术的发展，这几年相关的产品获得了惊人的进步。我们生活中开始出现了能帮助盲人观察世界的小工具、帮助瘫痪人群重新获得行走能力的外骨骼设备、抑或者是帮助心脏衰竭病人进行心脏起博的起搏器。智能机械和人类自身

手语与语言的差别则主要在于语音这个问题上和听障人是否以手势进行思维。语言学家根据语言的语音属性认为手语是一个符号，而非语言；而聋教育专家、特殊教育工作者和听障人本身根据手语的语言属性认为手语同样是语言，它是语言的一个分支，是一种特殊的语言形式。然而，手语不能和书面语绝对地对应起来，听障人书面语言要受到手语的限制，不能形成正确的书面语言，虽然手语不能作为完全意义上的语言，但手语所具有的语言的属性说明，手语应该作为语言的类型之一