手语是听力障碍人士交流的媒介。 它使用手势而不是声音来传达意义。 它结合了手的形状、手、手臂或身体的方向和运动、面部表情和唇形来传达信息。 不同类型的项目是针对聋哑人、听力障碍的人进行的。 提出了一种用于手语识别的具有计算机人机界面的系统。 但是该项目存在全国范围内的差异。 该项目的主要思想是设计一个系统，用于在任何公共场所与外界进行交流，从而无需在公共场所进行口译。 在那个项目中，我们需要以数字符号的印度手语为数据库形式的孤立图像。 普通相机可用于获取此数字符号。 主成分分析 (PCA) 用于预处理，其中删除冗余和不需要的数据。

提出一种基于肌电传感器 和加速度计的识别人体手势的智能信息系统

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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。

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：

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

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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。

手语识别涉及计算机视觉、模式识别、人机交互等领域，具有重要的研究意义与应用价值。深度学习技术的蓬勃发展为更加精准、实时的手语识别带来了新的机遇。本文综述了近年来基于深度学习的手语识别技术，从孤立词与连续语句两个分支展开详细的算法阐述与分析。

行业分类-物理装置-基于肌电信号和手指关节形变信号的手语识别系统及方法.zip