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基于深度学习的手语识别技术研究的开题报告
一、选题背景
手语是一种用手势、表情或身体动作来交流思想和意图的语言。全球有数千万听障人士及其家庭成员使用手语进行沟通。手语的不同国家、不同地区，词汇和语法方面都存在差异，手语识别技术对于听障人士的日常生活、学习和工作能力的提升具有很大的帮助。
目前，手指追踪和骨架检测等技术在手语识别领域都得到了广泛的应用，但是由于不同地区的手语存在差异，机器识别手语后，如何实现翻译和交流就成了问题。因此，开发一种基于深度学习的手语识别系统，既能实现手语的识别，又能翻译成语言，对于听障人士而言具有重要意义。
二、研究内容和目标
基于深度学习的手语识别技术研究主要包括以下内容：
1.收集手语数据集，通过数据预处理提高识别效果；
2.确定深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等；
3.通过训练模型，实现手语的自动识别；
4.研究手语的翻译和交流方法，提高机器识别的应用性；
5.对手语识别系统进行实验评估，提高系统的准确性和稳定性。
本研究的目标是基于深度学习技术，开发一种高精度、高速度的手语识别系统。通过实现手语的自动识别和翻译，实现手语和语言的互译功能，帮助听障人士的日常生活、学习和工作。
三、研究方法
本文采用如下研究方法：
1.数据采集：收集不同地区的手语数据集，并通过数据预处理来提高识别效果；
2.模型选择：选择合适的深度学习模型，如CNN、RNN等，对手语进行分类识别；
3.模型训练：采用数据集进行模型训练，通过不断迭代来提高识别准确率；
4.实现翻译和交流：研究手语的翻译和交流方法，提高机器识别的应用性；
5.实验评估：通过对手语识别系统进行实验评估，提高系统的准确性和稳定性。
四、预期成果
本研究的预期成果有以下几点：
1.设计开发出一种高精度、高速度的手语识别系统；
2.采用深度学习技术，实现对不同地区的手语的自动识别；
3.实现手语与语言之间的互译功能，并对机器识别的应用性进行研究；
4.对手语识别系统进行实验评估，提高系统的准确性和稳定性。
五、进度安排
完成该研究计划预计需要以下时间：
1.数据采集与预处理：2个月；
2.深度学习模型设计与训练：4个月；
3.翻译和交流方法的研究：1个月；
4.实验评估：1个月；
5.论文撰写和答辩准备：2个月。
六、参考文献
[1]Kim,JoohyungandKim,Sung-PhilandCho,Sung-Bae,“Real-TimeHandPostureRecognitionUsingConvolutionalNeuralNetworks,”PatternRecognitionLetters,vol.111,pp.82-88,2018.
[2]Prabhakar,RohitandPradeepkumar,VandDeb,Debdootandetal,“SignLanguageRecognitionUsingConvolutionalNeuralNetworks,”InternationalJournalofComputerApplications,vol.168,no.11,pp.12-20,2017.
[3]Guo,RongfangandWu,LeiandYan,Reidin,“SignLanguageRecognitionUsingDeepLearning,”inProceedingsofthe3rdInternationalConferenceonArtificialIntelligence,MachineLearningandBigData,ACM,pp.67-72,2019.