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摘要：本发明公开了一种基于智能手套的手语识别方法，本发明基于智能手套，通过多模态技术结合手势传感器数据和视觉数据减少数据采集难度，利用视频数据结合机器和深度学习技术训练模型，使用传感器数据验证模型，完成了较高精确度的易于扩展的手语识别模型，还结合基于上下文校准的自然语言处理方法，优化了连续手语识别的流畅性和准确性。同时本发明通过构建一个端到端的手语识别框架，能够将手势数据实时转换为文本或语音，从而支持聋哑人士与听力正常人士之间的有效沟通。
主权项：1.一种基于智能手套的手语识别方法，其特征在于：具体包括如下步骤：1制作智能手套设备；2收集开源手语视频数据集及预处理：结合多个开源手语视频数据集提取相关手语词汇视频作为数据集，使用Real-ESRGAN深度网络对提取的视频进行预处理；3手部深度模型定位关节信息：使用mediapine深度网络识别手部21个节点的骨架信息，然后计算弯曲度数据以及imu模拟数据，重构手部三维坐标轴；通过结合dtw距离的dbscan算法识别由于视频质量导致的异常数据；4模型训练及数据验证：将智能手套设备捕捉到的手部数据实时传输至数据处理中心，并将数据输入多维高斯模型以及时间序列模型进行训练，结合模型和智能手套设备构建实时的手势识别方法，输出识别到的手势；5构建端到端手语识别框架：最后完成平台搭建，构建端到端的手语识别框架，并实时采集手套数据和实时输出预测结果，并转换为语音或者文字。
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百度查询： 天津大学合肥创新发展研究院 一种基于智能手套的手语识别方法
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