本文为一篇学术性研究论文，主要对现有的手语识别系统进行回顾和综合分析，总结了当前技术的优点、缺点及未来的发展方向。
根据世界卫生组织的调查数据显示,全球超过5%的人口是聋哑人。耳聋会对个人与他人的交流造成影响。为了方便彼此之间的沟通，聋哑人群体使用手语进行交流。手语是由手势动作及面部表情组成的一种表达方式，然而正常人群中很少有人了解这些信号，这导致了现实生活中存在的沟通障碍问题。
本段落旨在探讨帮助社会中的听障群体更好地与外界交流的手势识别技术的发展情况，并介绍了不同国家对手语的研究进展。研究领域不仅涵盖了单一符号的辨识，还包括单词和句子的理解能力。标志通常采用手势形式从图像、视频及基于手套或传感器系统中进行提取并加以分析。
文中还提到了可以通过标准手势库创建或者引用的手势数据集。在颜色模型方面，研究表明有多种方法可以区分给定图片中的肤色与非肤色部分以辅助识别过程；同时利用方向直方图、Haar特征、傅立叶描述符和DCT等技术来提取并分析手语的特性。
对于分类算法的选择上，则包括了支持向量机(SVM)、K-最近邻(KNN)方法以及朴素贝叶斯分类器(NBC)，前馈反向传播神经网络，基于距离的分类器等等。部分实验结果显示识别准确率能够超过90%，而少数情况则维持在80%左右。
然而值得注意的是大多数此类研究均是在特定控制环境下进行的，在这种条件下光线条件、背景环境相对简单且仅使用少量手势样本进行测试。因此，这些数据可能无法完全反映实际应用中的表现水平。
总的来说，该评论为自动手语识别系统的读者和研究人员提供了一个全面介绍，并希望进一步推动此领域的未来研究工作进展。
5星
