【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频识别，具体为一种基于深度学习的实时手语识别系统及装置。
技术介绍
1、手语是一种以手部动作、手势和身体姿势为基础的视觉语言，被聋哑人士用来进行沟通和表达。然而，对于非手语用户来说，理解手语并进行交流可能是一项挑战。手语识别技术的出现为聋哑人士提供了更多的交流方式。通过利用计算机视觉和机器学习技术，手语识别系统可以将手语动作转化为可理解的文字或语音信息，从而帮助聋哑人士与非手语用户进行无障碍的交流。
2、手语识别的意义在于，它能够促进聋哑人士的社交融入和参与度。这项技术使得聋哑人士能够更轻松地与家人、朋友和社会大众进行沟通，消除了他们在面对面交流中的障碍。此外，手语识别技术还为聋哑人士提供了更多的教育和就业机会，使他们能够参与到更广泛的社会活动中去。
3、目前，手语识别技术已经取得了一定的进展，但仍面临一些挑战。手语的多样性和复杂性使得手语识别算法的设计变得复杂。此外，不同的手语系统存在差异，需要针对不同的手语系统进行适配和训练。这就需要更多的研究和开发来提高手语识别的准确性和实用性。目前手语识别...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的实时手语识别系统及装置，包括图像采集的摄像头模块、数据处理分析的主机模块和展示手语识别结果的显示模块，其特征在于：所述摄像头将采集到的数据实时传到数据处理分析主机模块，经过数据预处理和神经网络模型推理后结果传输到显示模块，用户便可以获取手语视频的含义；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的实时手语识别系统及装置，其特征在于，所述实时手语识别模型的训练和识别方法包括以下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的实时手语识别系统及装置，其特征在于：训练过程中使用的损失函数为交叉熵损失函数，交叉熵损失函数按照预...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的实时手语识别系统及装置，包括图像采集的摄像头模块、数据处理分析的主机模块和展示手语识别结果的显示模块，其特征在于：所述摄像头将采集到的数据实时传到数据处理分析主机模块，经过数据预处理和神经网络模型推理后结果传输到显示模块，用户便可以获取手语视频的含义；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的实时手语识别系统及装置，其特征在于，所述实时手语识别模型的训练和识别方法包括以下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的实时手语识别系统及装置，其特征在于：训练过程中使用的损失函数为交叉熵损失函数，交叉熵损失函数按照预测类别与实际类别进行比较，根据概率与实际预期值的差距进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：张桢君，李阳，娄彦利，程向明，张益恭，苏婕，刘笛，闫怀平，
申请(专利权)人：安阳工学院，
类型：发明
国别省市：
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