卷积神经网络手语识别

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在手语识别中是一种常用的深度学习技术。它通过模拟人类视觉皮层的工作原理，特别擅长处理网格状的数据结构，如图像和视频序列。在手语识别任务中，CNN首先对输入的手势视频进行特征提取，利用卷积层来捕捉局部空间模式（如手势的关键点和运动轨迹），然后池化层帮助减少数据维度并保留重要信息。

1. 特征提取阶段：通过一连串的卷积层，CNN能够学习到对手语视频中的关键特征，比如手势的不同部分及其变化。
2. 池化层：有助于降低计算复杂度，同时防止过拟合，保持模型的时空不变性。
3. 时间建模：如果输入包含时间序列信息，可能会使用循环层（如LSTM或GRU）来捕获动作的持续性和上下文依赖。
4. 分类阶段：全连接层将前几层的特征映射到预设的手语类别上，通常会配合softmax激活函数来进行概率分类。