【摘 要】
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卷积神经网络在计算机视觉领域的普及是验证深度学习的可行性的主要原因之一。计算机视觉的研究同样促进了手语识别算法的快速进步，并且促进了听觉和非听觉社区之间的互动。手语识别是通过签名进行交流利用重复的手势，肢体语言，面部表情和手部动作来传达含义，与自然语言相比，手势识别可以更有效地表达表达者的思想。虽然目前为止对手语手势分类和识别的研究已经开始多年，但是在利用图像处理和机器学习来识别加纳手语方面所做的努力较少。另外，对于手语学习者而言，传统的手语教学方法非常繁琐，不利于实践。在本文的研究工作中，提出了三种新颖
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卷积神经网络在计算机视觉领域的普及是验证深度学习的可行性的主要原因之一。计算机视觉的研究同样促进了手语识别算法的快速进步，并且促进了听觉和非听觉社区之间的互动。手语识别是通过签名进行交流利用重复的手势，肢体语言，面部表情和手部动作来传达含义，与自然语言相比，手势识别可以更有效地表达表达者的思想。虽然目前为止对手语手势分类和识别的研究已经开始多年，但是在利用图像处理和机器学习来识别加纳手语方面所做的努力较少。另外，对于手语学习者而言，传统的手语教学方法非常繁琐，不利于实践。在本文的研究工作中，提出了三种新颖的深度卷积神经网络体系结构并用于加纳手语识别，同时解决了上述问题。由于目前为止加纳手语还没有公开的数据集，因此在本文研究过程中，根据加纳手语第二版字典创建了具有多种动作以及静态和手势运动复杂动态变化的大规模数据集，以训练提出的卷积神经网络和在数据集中评估其性能。第一个就是将卷积神经网络结构用于对加纳手语的静态手势进行分类和识别，模型其他部分利用颜色信息和强度来识别视频中的手语手势。总体而言，本文所提出的模型相较于以往的模型结构，获得了令人难以置信的精确度，在静态手势和视频中的识别率分别为96.0％和90.7％。此外，通过对ImageNet数据库中预先训练的VGG-16和VGG-19体系结构进行微调，与传统模型相比较增加了3.1％。结果证明利用迁移学习进一步提高了模型在手势识别数据集上的准确性。希望将来加纳手势数据集将被扩展并发布到公开的研究社区，允许其他研究者们使用图像处理、计算机视觉技术、以及他们认为相关且适用于手头任务的技术应用于数据集。目前为止，本文的研究成果已经成功应用到手机端，并且取得了令人满意的识别效果。
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