手语视频识别系统：USTC数据集与MediaPipe及YOLOv5融合实现

知识点概述: 本资源为一个基于USTC（中国科学技术大学）数据集，通过结合mediapipe和yolov5算法实现的手语视频识别系统。系统采用Python编写，实现了一种能够理解和解释手语动作的技术，这对于手语使用者和非手语使用者之间的交流具有重要意义。系统的核心功能是通过计算机视觉技术对手语视频进行实时识别，并将手语转换为可读文字或语音输出。 详细知识点: 1. USTC数据集: 这是指中国科学技术大学提供的手语数据集。手语数据集通常包含了不同手语动作的视频和标签数据，这些数据是用于训练手语识别系统的基础。 2. mediapipe: 是一个由Google开发的跨平台框架，用于构建多媒体应用程序。它提供了一系列用于处理视频和图像数据的工具和功能，特别适合实现实时的、基于手势的人机交互应用。在手语识别系统中，mediapipe可以用于处理视频流，提取出手势特征等。 3. yolov5: 是一个实时目标检测系统，由YOLO (You Only Look Once) 系列发展而来。YOLO系列是当前最快的实时目标检测系统之一，而yolov5是其中的一个版本，它具有较高的检测精度和速度。在本系统中，yolov5用于识别视频中的手部区域和手势。 4. Python源码: 本系统是由Python语言编写的，Python以其简洁的语法和强大的库支持在机器学习和计算机视觉领域广泛应用。源码可以作为研究者或开发者进一步学习和改进系统的基础。 5. 环境配置: 使用本系统的前提是需要安装以下Python库：pyqt5、opencv-python和pytorch。这些库分别提供了图形用户界面支持、图像处理功能和深度学习模型的支持。 6. main.py: 这是系统的主要执行文件，运行此文件将启动手语识别界面。默认设置为打开摄像头，实时识别手语。此外，main.py提供了修改视频文件路径的选项，允许用户用本地视频文件代替摄像头输入进行测试。 7. 手语识别: 手语识别是一个复杂的过程，它涉及到计算机视觉技术来解析视频中的手势，并理解这些手势所代表的含义。准确的手语识别对帮助听障人士沟通和融入社会具有重大意义。 具体操作步骤: - 首先，用户需要下载并解压提供的ZIP文件。 - 安装必要的Python库：pyqt5、opencv-python和pytorch，可能还需要安装依赖的其他库。 - 执行main.py文件，按照提示操作。如果想用预录的视频进行识别，可以修改main.py中第336行的代码，将'./video/t.avi'替换为用户自己的视频文件路径。 - 系统启动后，将显示手语识别的界面，此时如果选择了摄像头输入，则系统将实时对摄像头捕获的手语动作进行识别。 潜在应用领域: 该手语视频识别系统可以广泛应用于教育、公共服务、医疗、社交媒体等各个领域，为听障人士提供更加便利的沟通环境，也能够促进社会对听障群体的理解和包容。通过进一步的研究和改进，该系统有望实现更加准确和高效的识别效果，从而具有更广泛的社会应用价值。