
手语翻译。
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简介:
手语识别该原型旨在帮助聋人“掌握”手语,涵盖了从数据准备到实际应用的全过程。具体而言,它涉及从ChaLearn数据集中收集相关数据,随后提取关键特征,并利用神经网络进行训练。此外,该系统采用深度学习技术进行预测,特别是基于卷积神经网络(包括最新的3D模型)和递归神经网络(LSTM)等方法。为了实现这一目标,我们使用了Python编程语言,结合Keras + Tensorflow和OpenCV库(用于视频捕获和处理)。该项目依赖于Python 3.6.5版本、TensorFlow 1.8.0版本、Keras 2.2.0版本以及OpenCVPython 3.4.1.15版本。为了高效地训练神经网络模型,建议使用GPU资源,例如AWS p2.xlarge实例。尽管如此,实时演示仍然可以在普通笔记本电脑上运行,例如MacBook Pro或配备i5处理器和8GB内存的设备。有关适合聋人手势语言的合适数据集的详细信息和概述,请参考此处以获取相关视频数据:[在此处下载ChaL]
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