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最新计算机毕业设计开题报告的论文最新计算机毕业设计开题报告的论文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进行的,当信息量比较大时,能更方便的获取到数据;缺点是需要在手臂上装置大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行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容易受到环境的干扰手势识别领域的研究在国外要比国内早,国内最早开始研究手势手语的识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代取得了良好的识别效果,通过将神经网络和HMM算法相结合,使系统对简单静态手语的识别率达到百分之八十以上随着技术的发展,人们将GMM模型运用到手语识别系统中,通过这种方法对手语识别得到的结果更好xx年,南开大学的李国峰等人研发了基于MEMS加速度传感器的简单输入系统,该系统也为自热的人机交互研究开启了新理念xx年华中师范大学团队开始了基于加速度传感器手语识别研究,对预设的八种手势进行识别,其识别率达到了
85.3%.xx年,清华研究团队利用SEMG信号去识别手臂和手指动作采用多电极阵列获取SEMG信号,虽然实用性不是很强,识别率不是很高,但是在该领域的探索研究,做出了大量的探索工作xx年,由于传感器的手势识别领域的快速发展,国内学者张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研究更加热衷起来根据世卫组织最近的一项报道表明,在全球有6亿多的残疾人,其中就聋哑人占残疾人口的10%.截止到xx年末,中国残疾人的数量已经占到全国总人口数的百分之六,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33%人数大约为2780万,这些人中只有少部分人只有听力或语言障碍,而大多数人完全失去了与健康人类正常沟通的能力,手语则是它们唯一的交流方式对于健康的人们来说,除一些专业人士外大部分人并不能理解手语的含义,那么将手语转换成声音和图像并被人们轻易理解就变得很有实用价值这将清除它们与社会交流的障碍为它们融入到有声世界提供了很大的帮助手势手语...。