手语识别方法与技术综述

• 作者: 米娜瓦尔·阿不拉 阿里甫·库尔班 解启娜 耿丽婷
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 关键词: 手语识别 计算机视觉 深度学习 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（18）
• 所属期刊栏目: 热点与综述|Research Hotspots and Reviews
• 页码范围: 1-12
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2104-0220

摘要

手语作为聋哑人和健听人的主要交流渠道,在日常生活中发挥着十分重要的作用.随着计算机视觉领域和深度学习领域的高速发展,手语识别领域也迎来了新的机遇.对近年来基于计算机视觉的手语识别研究中使用的先进方法和技术进行了综述.从静态手语、孤立词和连续语句识别三个分支出发,系统地阐述了手语识别常用方法和技术难点.详细介绍了图像预处理、检测与分割、跟踪、特征提取、分类等手语识别步骤.总结分析了手语识别常用的算法和神经网络模型,归纳整理了常用手语数据集,并对不同语种识别现状进行了分析,探讨了手语识别面临的挑战与限制.