摘要
摘要：根据全球听力损失联盟,目前有超过7x107人使用300多种手语进行交流。据有关媒体报道,中国有语言和听力障碍的人数超过3×107人。有听力和语言障碍的人是手语的主要使用者。手语识别技术可以帮助手语使用者克服在社交生活中与普通人沟通的障碍。手语识别(SLR)可以通过使用计算机设备将手语转换为文本或语音消息来定义。在深度学习被广泛使用之前,基于机器学习的手语识别方法更为普遍。然而,传统的机器学习方法普遍化能力较弱,无法构建完整的语音识别系统。处理大量数据的能力不足以创建高精度的手语识别模型。学习特征的能力不强,不可能建立准确、稳健的识别方法。深度学习方法可以突破传统机器学习的界限。
出版日期
2023年04月21日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
