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计算机毕业设计开题报告

语识别系统中，通过这种方法对手语识别得到的结果更好。2022年，南开高

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校的李国峰等人研发了基于MEMS加速度传感器的简洁输入系统，该系统也为自热

一、课题商量背景

的人机交互商量开启了新理念。2022年华中师范高校团队开场了基于加速度传感

1。国内外的商量现状

器手语识别商量，对预设的八种手势进展识别，其识别率到达了85。3%。2022

目前国内外实现的手语识别系统主要分为基于传感器的系统识别和基于图像处

年，清华商量团队利用SEMG信号去识别手臂和手指动作承受多电极阵列猎取SEMG

理的识别系统。利用传感器识别的系统就是利用空间加速度和角速度这两个参数来

信号，虽然有用性不是很强，识别率不是很高，但是在该领域的探究商量，做出

进展的，当信息量比较大时，能更便利的猎取到数据；缺点是需要在手臂上装置大

了大量的探究工作。2022年，由于传感器的手势识别领域的快速进展，国内学者张

量装置在表达上带来了不便性。基于图像的视觉识别是用摄像机采集手势信息进展

欣和陈勋等人将传感器技术与生理信号相互结合，构建了手势识别系统的远程医疗

识别的技术。这种方式的优点是动作的识别更加自然，缺点是图像处理识别时简洁

系统，该系统研发为识别领域注入了新的血液，使得国内对相关领域的商量更加

受到环境的干扰。

热衷起来。

手势识别领域的商量在国外要比国内早，国内最早开场商量手势手语的识

2。课题商量的意义

别是哈工大团队提出了将多种手势识别算法融合的方法，这种方法在分类时特征和

依据世卫组织最近的一项报道说明，在全球有6亿多的残疾人，其中就聋哑人

模型的参数都很少，但这种技术对手语手势的识别在那个年月取得了良好的识别效

占残疾人口的10%。截止到2022年末，中国残疾人的数量已经占到全国总人口数的

果，通过将神经网络和HMM算法相结合，使系统对简洁静态手语的识别率到达百分

百分之六，是世界上残疾人最多的国家。在这些残疾人当中，具有听力障碍的人占

之八十以上。随着技术的进展，人们将GMM模型运用到手

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33%，人数大约为2780万，这些人中只有少局部人只有听力或语言障碍，而大多数随着技术的不断革新，用户对传统计算机的要求已经不仅仅局限在便利性和人

人完全失去了与安康人类正常沟通的力量，手语那么是它们唯一的沟通方式。对于机交互的方面，导致传统设备在人机互动方面已经无法满足用户的需求。而手势识

安康的人们来说，除一些专业人士外大局部人并不能理解