首先介绍一下mediapipe库：MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。在谷歌，一系列重要产品，如 、Google Lens、ARCore、Google Home 以及 ，都已深度整合了 MediaPipe。就简单来说，这个东西直接pip install mediapipe库就解决问题，可以识别到人身上各个位置的关键点，如图：首先从简
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2024-06-10 09:24:36
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文章目录一、软硬件环境二、系统功能设计1. 视频帧处理2. OpenPose人体姿态识别3. yolov3手部模型训练4. 人体姿态数字特征提取5. beyes分类识别三、应用四、总结 一、软硬件环境基于人体姿态的手语图像识别系统采用了软硬件相结合的方法。硬件部分主要是用于采集手语图像的单目摄像头。软件部分主要是通过ffmpeg对视频图像进行处理，然后在Anaconda下配置Python3.6的
前言 据2017年北京听力协会预估数据，我国听障人群数量约达到7200万。放眼世界，世界卫生组织发布的最新数据显示，全世界有共计约4.66亿人患有残疾性听力损失。尽管听障人群能够凭借手语进行交流，但在机场、民政等公共服务环境中仍然面临沟通障碍等一些亟待解决的问题。秉承“科技向善”的技术价值观，腾讯一直致力于通过AI等技术手段解决人类面临的社会问题。我们相信，科技能够造福人类，人类应该善用科技
Skeleton Aware Multi-modal Sign Language Recognition解读摘要1. 简介2. Related Work2.1 Sign Language Recognition (SLR)2.2 Skeleton Based Action Recognition2.3 Multi-modal Approach3. 方法3.1 SL-GCN3.1.1 Graph的
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2024-07-10 05:50:39
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原标题：Google 带来了一种手语识别算法，让你明白别人究竟在比划啥对于绝大部分人来说，通过说话进行交流是一件理所当然的事情。但世界上还存在着另外一小部分群体，他们由于先天或者后天的原因，并不能做到这些我们认为理所当然的事情，对于某些有听觉与语言障碍的人士来说，手语才是他们之间交流的方式。问题是，手语虽然解决了他们之间交流的方式，但对于习惯了说话的大部分人来说，手语和外星语言可能没有什么本质区别
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2024-05-15 13:26:04
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论文：Real-Time Sign Language Detection using Human Pose EstimationGithub：https://github.com/google-research/google-research/tree/master/sign_language_detectionSLRTP 2020手语识别任务包括手语检测（Sign language detect
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2023-09-15 22:25:21
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文章目录一、须知1.手语与手势的区别2.手语图像分类二、开源数据集1.国外数据集2.国内数据集三、自采集数据集1.要求2.有效样本 一、须知1.手语与手势的区别手势： 手的姿势 ，通常称作手势。它指的是人在运用手臂时，所出现的具体动作与体位。手语： 手语是用手势比量动作，根据手势的变化模拟形象或者音节以构成的一定意思或词语，它是听力障碍或者无法言语的人互相交际和交流思想的一种手的语言，它是“有声
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2024-07-18 23:24:54
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课题名称：基于mobilenet-v3 small模型的手语字母图像识别课题类型：设计类课题来源：生活灵感目的要求：现实生活中，有很多实际场景下，手语通常被听力和口语有障碍的人来使用，所以有必要收集手势包含日常互动中所使用的动作和手势。由于专用手势数据集收集较为困难，没有正规获得渠道，可以借助已有开源手语字母图像数据集，对手语字母图像进行监督学习，完成对手语字母图片的识别，可以很好的应用
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2024-01-05 16:58:28
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TensorFlow使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用张量(tensor) 表示数据. 通过变量 (Variable) 维护状态. 使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.TensorFlow 是一个编程系统
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2024-04-18 08:31:41
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介绍手语识别是一个多年来一直在研究的问题，然而，我们还远未在我们的社会中找到完整的解决方案。在为解基于接触的系统，诸如传感器手套;...
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2022-07-29 09:10:21
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介绍华为机器学习（MLKit）提供手部关键点识别服务，可用于手语识别。手部关键点识别服务能识别手部21个关键点，通过每个手指的方向和手语规则作比较去找手语字母表。应用场景手语通常被听力和口语有障碍的人来使用，是收集手势包含日常互动中所使用的动作和手势。使用MLKit可以建立一个智能手语字母表识别器，它可以像一个辅助器一样将手势翻译成单词或者句子，也可以将单词或者句子翻译成手势。这里尝试的是手势当中
原创
2020-12-22 15:43:27
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介绍华为机器学习（MLKit）提供手部关键点识别服务，可用于手语识别。手部关键点识别服务能识别手部21个关键点，通过每个手指的方向和手语规则作比较去找手语字母表。应用场景手语通常被听力和口语有障碍的人来使用，是收集手势包含日常互动中所使用的动作和手势。使用MLKit可以建立一个智能手语字母表识别器，它可以像一个辅助器一样将手势翻译成单词或者句子，也可以将单词或者句子翻译成手势。这里尝试的是手势当中
原创
2020-12-22 15:43:29
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小白导读
论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各位读者快速了解论文内容。个人能力有限，理解难免出现偏差，建议对文章内容感兴趣的读者，一定要下载原文，了解具体内容。
摘要提出了一种用于连续手语识别的注意网络。该方法利用相互独立的数据流对手语模态进行建模。这些不同的信息渠道可以在彼此之间共享一个复杂的时间结构。出于这个原因，我们将
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2021-06-23 13:17:30
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在开始之前，必须要说明的是，本教程完全基于TensorFlow2.0 接口编写，请误与其他古老的教程混为一谈，本教程除了手把手教大家完成这个挑战性任务之外，更多的会教大家如何分析整个调参过程的思考过程，力求把人工智能算法工程师日常的工作通过这个例子毫无保留的展示给大家还在玩minist？fashionmnist？不如来尝试一下类别多大3000+的汉字手写识别吧！！虽然以前有一些文章教大家如何操作，
文章目录1.手语识别背景2.国内外现状3.关键词3.1特征值3.2分类决策 1.手语识别背景 根据世卫组织最近的一项报道表明，在全球有超过10亿的残疾人，就聋哑人占残疾人口的10%。截止2013年末，据第六次全国人口普查我国总人口数，及第二次全国残疾人抽样调查我国的残疾人口达8502万人，其中听力残疾2054万人，语言残疾130万人，这些人中只有少部分只听力或语言障碍，大多数人完全失去了与健康人
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2023-09-20 21:09:05
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小白导读论文是学术研究的精华和未来发展
原创
2021-07-16 16:52:33
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# 手语识别系统用机器学习怎么处理
在当今社会，手语作为一种重要的交流方式，为听障人士提供了便利的沟通渠道。手语识别系统的核心任务是将动作和手势转换为可理解的文本或语音信息。随着计算机视觉和机器学习技术的发展，手语识别系统的性能得到了显著提升。本文将探讨如何基于机器学习处理手语识别，并给出相关的代码示例。
## 一、手语识别系统的基本概念
手语识别系统分为几个关键部分：
1. **数据收集
原创
2024-09-29 05:49:45
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2024-03-01 14:49:16
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1、实验内容：自动是被下列九宫格图像中小人的位置，并将小人分割出来2、思路分析：本实验的难点首先在于如何在一幅图像中把九幅图片分离出来，其次如何能够从分离出来的九幅图片中识别出小人图像。本人的具体思路是这样的：分离九幅图片：通过findContours()函数寻找到图像中所有物体的轮廓，并用boundingRect()获得所有轮廓的包围矩形，但是我们需要的只是九宫格中的九个矩形区域，因此可以通过比
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2024-03-18 07:18:35
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此文章主要是学习的记录。使用opencv的版本是 3.4.6。实现了图片的人脸检测及人的眼睛、鼻子和嘴巴的检测。里面使用的窗口显示相关的代码都是opencv的函数。 人脸检测 openCV的人脸识别主要通过Haar特征分类器实现
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2024-08-27 14:46:30
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