中国科学院制成手语合成系统 捐赠给千所聋校师生使用 　　本报讯　近日，中国科学院计算技术研究所智能人机交互课题组研制成功了一套中国手语合成系统，这套系统能用三维虚拟角色任意演示用户指定的中国手语。中国科学院计算所宣布：他们将把这套价值千万元的手语合成系统捐赠给全国千余所聋校师生使用。教育部、中残联、中科院和北京市教委的领导出席了在京举行的捐赠仪式。 中国科学院高文研究员介绍说，这套系统给我国2057万听力语言残疾人带来福音。该系统利用人工智能，计算机图形学等技术，实现用三维虚拟角色任意演示用户指定的中国手语，可以为聋人教育，聋健之间的无障碍交流创造环境与基础。传统手语教学都采用学校教学和录像带播放两种方式，我们研制的系统实现了用户选择需要学习的词语或句子，学生不受时间与空间的限制，克服了学校教学方式中教师需要长时间工作的限制，节省了人力物力。它可构建中国手语电子词典，类似于汉英电子词典，通过该系统软件，在输入任意文后可立即学习此文本对应的标准中国手语。 中国残联教育就业部副主任唐淑芬介绍说，该系统在《中国手语》5596个手语词及30个中国手语的手指语基础上，增加了24817个同义词理解，词汇量涵盖了现有小学课本内容。经过简单扩展，可以涵盖现有中学课本内容。合成手语自然逼真，可懂度高。应用逼真虚拟人演示的合成手语手势准确自然，具有协调的唇动与表情。经聋校测试，指拼、单词、句子的平均可懂度分别为：92．95％，88．23％，87．58％；用户还可以添加新的手语词汇等功能。这对推广规范的中国手语有重大作用，给聋人朋友的学习和生活带来极大便利。 该系统是中国科学院计算所智能人机交互课题组在国家基金委、中科院知识创新工程、国家“十五”“863”高科技计划、中科院“百人计划”以及霍英东基金和北京市科委等多家计划与组织的联合资助下，在国际上率先实现聋人与健听人进行交流的对话以及翻译系统奠定了基础。该系统已在2003年2月27日通过了由中国残联在北京主持召开的鉴定会，有关专家给予高度评价。 　　（舒安东） 《人民日报海外版》 (2003年03月28日第二版)

设计了一套智能仿生双向手语翻译系统，该系统主要由STM32微处理器、LD3320非特定语音识别模块、SYN6288语音合成芯片等组成，能够实现语音与手势的双向翻译。其中语音转手势部分可通过语音识别模块获得指令，手语机器人根据指令完成语音转动作的翻译。手势转语音部分通过数据手套捕获手臂的动作和姿态，识别手语动作，控制手语机器人发出语音。该系统具有成本低、识别度高、使用方便等优势，具有良好的应用前景。

ASLR认知 可以识别美国手语字母的python CNN模型。

大班社会《爱心手语》.doc

matlab傅里叶描述子代码ECE6258 手语翻译到文本版本1.0 概述 ECE 6258：数字图像处理Irabor公主-GTID：903174270 Benjamin Sullins-GTID：903232988研究生远程学习学生，乔治亚电气与计算机工程学院，技术学院 本自述部分将引导用户完成程序的执行。 代码执行： 打开Matlab（开发-Matlab 2010a） 将目录“ cd”更改为./SignLanguage/matlab/文件夹位置。 打开Sign_LanguageTranslator.m 运行Sign_LanguageTranslator.m GUI将打开。 相应的自述按钮可用于进一步的说明。 [GUI README说明] 6）单击“培训目录”按钮。 a）此按钮将训练图像加载到程序中。 7）单击“提取特征”按钮。 a）该按钮计算训练图像的特征向量。8）单击“上载新标志”按钮。 a）此按钮允许选择输入字符。 9）点击“翻译”按钮。 a）该按钮计算特征向量并根据训练向量估计字符。 10）在“输出”轴上查看结果a）整个GUI均提供其他图表，图形和结果。 b）图也可以由run

智能手语翻译手套 此应用程序旨在帮助聋哑人与普通人交流，主要手语可以将手语转换为文本并显示在屏幕上，同时进行语音广播。 该应用程序促进了聋哑人与外界之间的通信。 介绍 主手语可以帮助聋哑人与普通人交流。 功能 中文模式处理器识别中文手语，然后屏幕显示识别结果并同时播放识别结果。 英文模式处理器识别英文字母手语，然后屏幕显示识别结果，同时播放识别结果。 自动播放模式处理器识别用户的预定义手语并播放预定义的语音。 语音识别处理器识别正常人的声音并将其显示在屏幕上，以供聋哑人观看。 危险警告在处理器识别到喇叭声之后，以振动方式提醒用户注意车辆。 一键式协助遇到麻烦时，用户可以将其位置信息发送给家人，以寻求帮助。 系统架构 如下图所示，系统由三部分组成：输入，主控和输出。 输入包括收集手势数据，识别正常人的声音并定位用户的位置。 主机由ARC处理器组成。 它主要根据算法进行数据处理

针对手脸遮挡条件下的手语视频手势检测问题,提出一种基于力场(force field)转换的手势检测算法。首先分别计算手脸遮挡帧和纯脸部帧的力场图像,然后将力场图像分块并统计各分块直方图特征,再将相同空间位置的分块直方图对应相减,得到各分块直方图灰度分量差,最后将各分块直方图灰度分量差与灰度阈值进行比较获得手部位置。实验证明该算法能够实时进行手脸遮挡条件下的手势检测。

姿势识别源代码matlab 该网站包含用于使用WiFi进行手语识别的通道状态信息（CSI）轨迹的数据集。 引用论文 马永森，周刚，王双权，赵宏阳和荣伍伯。 2018年。SignFi：使用WiFi进行手语识别。 程序。 ACM互动。 暴民。 可穿戴的无处不在的技术。 2，1，第23条（2018年3月），共21页。 DOI： 概述 下图显示了手语识别技术的比较。 档案文件 该存储库包含以下文件。 您同意下载并使用这些文件。 档案文件 描述 尺寸 在实验室环境中，针对276个符号字的分段下行链路CSI跟踪。 一个用户执行了5,520个276个手势手势的实例。 1.44GB 在实验室环境中，针对276个符号字的分段上行链路CSI跟踪。 一个用户执行了5,520个276个手势手势的实例。 1.33GB 家庭环境中276个符号字的分段下行链路和上行链路CSI跟踪。 一位用户执行了2,760个276个手势手势的实例。 1.37GB 在实验室环境中，针对150个符号字的分段下行链路CSI跟踪。 由五个用户执行的7,500个150个手势的实例。 1.93GB 使用数据集进行培训和测试的MATLAB源代码

matlab如何找k-means源代码该网站包含用于使用WiFi进行手语识别的通道状态信息（CSI）轨迹的数据集。 引用论文 马永森，周刚，王双权，赵宏阳和荣伍伯。 2018年。SignFi：使用WiFi进行手语识别。 程序。 ACM互动。 暴民。 可穿戴的无处不在的技术。 2，1，第23条（2018年3月），共21页。 DOI： 读者还可以查看以下文章，以获取有关通过通道状态信息进行WiFi感应的更多详细信息。 马永森，周刚和王双权。 2019。带有信道状态信息的WiFi传感：一项调查。 ACM计算。 生存52，3，Article 46（2019年6月），36页。 DOI： 档案文件 该存储库包含以下文件。 您同意下载并使用这些文件。 档案文件 描述 尺寸 在实验室环境中，针对276个签名字的分段下行链路CSI迹线和地面真相标签。 一个用户执行了5,520个276个手势手势的实例。 1.44GB 在实验室环境中，对276个签名字进行了分段的上行链路CSI跟踪和地面真相标签。 一个用户执行了5,520个276个手势手势的实例。 1.33GB 家庭环境中276个符号词的分段下行链路和上行

在本文中，已经尝试设计手语识别系统。 设计了一种智能手套，可以通过将手语转换为语音或可理解的语言来使聋哑人与其他人之间的通信自动化。 感官手套可提供人手形状或动作的数据，并将其翻译为文本和语音。 它包括用于转换传感器数据的硬件和软件。 这是一种可穿戴设备，可以放在人的手上，并将手的手势逐字母转换为符号，然后将数据发送到Firebase中进行进一步处理。 该手套配备有挠曲传感器和惯性测量单元，可通过监视手指空间和三维空间中的手势来识别运动，该三维空间以手指弯曲和拳头倾斜的形式感测人的手势。 霍尔传感器已用于处理和收集数据，以进行培训和模型开发。 分析使用了三种不同的机器学习算法，即支持向量机，朴素贝叶斯，决策树。 已经观察到，支持向量机具有最高的精度，即90％。 分析之后，数据已发送到语音转换功能，然后产生了可听见的结果。