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基于卷积递归神经网络的手语识别方法研究的开题报告
一、选题的背景与意义
手语作为一种语言交流方式，在聋哑人士中得到广泛的应用，目前在日常生活中使用较为频繁。但是，聋哑人士在使用手语时需要通过视觉来进行交流，这对于他们来说是一种很大的挑战。因此，基于计算机视觉的手语识别技术应运而生，该技术可以帮助聋哑人士更好地进行社交交流，借助计算机，使得手语与文字语言之间的互译成为可能。
二、研究的主要内容
本次论文的主要研究内容是基于卷积递归神经网络的手语识别方法。具体而言，我们将通过数据收集、数据预处理、模型设计与训练、模型评估四个部分来完成本次研究。
数据收集是本次研究的第一步，我们将在收集数据时采用蓝牙手套的方式收集手部动作数据，并且按照图像采集、图像存储和图像标注的方式来进行数据收集过程。在数据预处理阶段，我们将主要进行数据清洗以及数据增强的工作，消除数据噪声和提高数据数量以及数据多样性。
模型设计是本研究的核心内容，我们将首先设计基于卷积神经网络和递归神经网络结合的网络模型，以实现对于静态手语图像的识别。然后，我们将设计基于卷积递归神经网络的动态手语识别模型，实现对于手语动作的实时识别。
在模型训练和测试阶段，我们将会基于所预处理的数据集进行模型训练，并且在不同的测试集上进行测试，对于模型的性能进行评估，得到最终的模型。
三、研究的预期目标
本次论文的主要预期目标是设计并实现基于卷积递归神经网络的手语识别方法，使得该方法能够高效地对于静态手语图像以及动态手语动作进行识别。同时，我们希望能够通过本次研究为聋哑人士进行社交交流提供更好的技术支持。
四、研究的可行性分析
基于卷积神经网络和递归神经网络结合的网络模型已经在许多其他计算机视觉领域中被广泛应用，并且取得了显著的成果。因此，在设计本次研究中所提到的模型时具有较高的可行性。此外，在数据收集与处理方面，我们将采用一些已有的手语数据集进行实验验证。因此，整个研究的可行性较高。
综上，本次研究将设计并实现基于卷积递归神经网络的手语识别方法，以提供更好的技术支持为聋哑人士进行社交交流。