深度学习驱动的手语识别进展：卷积与循环神经网络详解

随着信息技术的快速发展，手语识别作为人机交互的重要组成部分，其研究在计算机视觉、模式识别等多个领域内占据着显著位置。深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（CNN）、3维卷积神经网络（3D-CNN）和循环神经网络（RNN）等架构的广泛应用，为提高手语识别的精度和实时性提供了强大的工具。本文详细综述了近年来基于深度学习的手语识别技术，主要聚焦于孤立词识别和连续语句识别两个关键分支。 在孤立词识别方面，方法主要依据深度学习的不同架构进行区分。卷积神经网络通过局部特征提取，能够捕捉手部动作的局部模式，3D-CNN则扩展到时间维度，增强了对动态手势的理解，而循环神经网络通过记忆单元处理序列数据，适用于手语中的时间依赖关系。这些模型展示了在孤立词识别任务中的高效性能，但如何进一步提高识别准确率和处理复杂手势仍面临挑战。 连续语句识别更为复杂，因为涉及到更长的时序信息和潜在的上下文依赖。常见的模型包括双向长短时记忆网络（Bi-LSTM），它能同时考虑过去和未来的信息；3维卷积网络模型利用空间和时间维度的卷积操作，捕捉手部运动的时空特性；混合模型则结合多种结构，以提高识别性能。然而，如何设计有效的长时序建模算法，以及如何在保持高精度的同时提升系统的鲁棒性和实用性，是当前研究的焦点。 国内外已经积累了丰富的手语数据集，如Chinese Sign Language Dataset (CSLD)、American Sign Language (ASL) 数据集等，为模型训练和评估提供了基础。然而，数据标注的准确性、多模态融合、跨文化手语识别以及在实际场景中的性能优化等问题，仍是研究人员需要解决的关键挑战。 基于深度学习的手语识别正处在快速发展阶段，虽然取得了显著的进步，但仍面临着精度提升、鲁棒性增强以及实际应用推广的多重挑战。未来的研究趋势将可能集中在模型的深度和广度优化、跨模态信息整合以及开发更高效的实时手语识别系统上，以满足日益增长的无障碍沟通需求。