手语视频识别系统开发源码-USTC+MediaPipe+Yolov5

资源摘要信息:"本资源是一个基于USTC数据集、结合MediaPipe和Yolov5框架实现的手语视频识别系统的源码。该系统的设计与开发可以作为毕业设计的项目参考，它展示了如何利用深度学习技术来解决现实世界中特定的问题，即通过视频识别来帮助听障人士更好地进行交流。 1. USTC数据集：USTC数据集是专门针对手语视频识别任务而构建的数据集，它包含了大量手语视频样本以及标注信息，能够为手语识别模型的训练和测试提供基础数据。该数据集涵盖了多种手语单词和短语，具有一定的多样性和代表性。 2. MediaPipe：MediaPipe是一个开源的跨平台框架，专为构建多媒体处理管道而设计。它提供了一系列预建的构建块，例如面部识别、手势识别等，这些构建块可以快速地应用于视频流中。MediaPipe的轻量级和高性能使其非常适合嵌入式系统和移动设备。在本项目中，MediaPipe可能被用来处理视频输入，并从中提取出手语的关键帧或者关键点。 3. Yolov5：Yolov5是当前流行的目标检测模型之一，它速度快、准确度高，适用于实时视频处理场景。Yolov5属于YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本，它不仅支持图像分类，还特别适合用于物体检测任务。在手语视频识别系统中，Yolov5可以用来检测视频帧中的手势，并将这些手势转换为特定的手语词汇。 4. 手语视频识别系统源码：该源码文件是系统的实际实现代码，它将利用上述技术栈搭建一个完整的识别系统。源码文件内部可能包含了数据预处理、模型训练、实时识别、结果输出等关键模块。开发者可以通过阅读和运行这些源码来了解手语视频识别系统的内部工作机制。 在项目开发过程中，开发者需要首先准备好USTC数据集，并利用MediaPipe处理视频数据，然后使用Yolov5模型进行手势检测和识别，最终将识别结果整合成系统可以输出的格式。这样的项目不仅能够帮助听障人士通过视频理解手语，还能够加深开发者对于深度学习、图像处理和机器学习技术的理解和应用。 综上所述，这份源码资源为计算机视觉和机器学习领域的学生或爱好者提供了一个实践的机会，他们可以通过研究和实现这份源码来加深对相关技术的理解，同时为听障人士提供了技术上的支持。"