基于CNN的手势字母识别与句子解释系统

"这篇研究论文探讨了一种使用卷积神经网络（CNN）的手势字母识别和句子解释系统，特别关注美国手语（ASL）的应用。该系统旨在通过摄像头捕捉的视频图像，对手势进行分割、特征提取和分类，从而实现手语到文本的转换，并能理解连续的手势构建有意义的句子。研究中采用的技术包括Otsu方法进行图像预处理，以及Softmax分类器对手势进行识别。论文还介绍了一个在实验室环境下收集的手势静态图像数据集，并且结果显示，提出的系统在识别精度上优于其他现有系统。" 在本文中，作者详细介绍了卷积神经网络（CNN）如何应用于手势识别领域。CNN是一种深度学习模型，因其在图像处理领域的出色表现而被广泛应用。在这个系统中，CNN被用来提取从网络摄像头捕获的视频图像中的手势特征。首先，图像经过预处理，其中Otsu方法用于自动阈值选择，以分离手势区域并去除背景噪声。预处理对于处理光照变化、多样性以及复杂背景等挑战至关重要。 接下来，经过预处理的图像输入到CNN中，CNN通过多层卷积和池化操作来学习和提取手势的特征。这些特征随后在全连接层中融合，以便于手势的分类。Softmax分类器是一种常用的多分类方法，它用于计算每个类别的概率，从而确定手势的最可能类别。这种分类器的引入使得系统能够对手势进行准确的识别。 此外，论文还提出了一个手势分割技术，这有助于准确地识别和分离手势区域，这对于从连续的手势序列中构建有意义的句子至关重要。通过这种方式，系统不仅能识别单个手势字母，还能理解连续的手势流，将它们转化为文本句子。 论文中提到的数据集是专门为这项研究创建的，包含了在受控实验室环境中收集的静态手势图像。这个数据集的使用确保了模型在特定环境下的训练和测试，有助于提高识别的准确性。 实验结果表明，提出的系统在识别精度上优于先前的方法，这表明所采用的技术和方法对提高手语识别的效率和准确性具有显著效果。这一进展对于促进聋人与非聋人之间的交流，以及推动人机交互的发展具有重要意义。