动态手语识别系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手语是听障人士之间进行信息交流的主要方式，也是听障人士与外界沟通的重要桥梁。

然而，由于手语具有动态性、复杂性和多样性等特点，其识别一直是计算机视觉和模式识别领域中的challenging问题。

本选题研究的目的是为了打破这种交流障碍，开发一个高效、准确的动态手语识别系统，旨在将手语实时转换为文本或语音，从而帮助听障人士更好地融入社会生活，促进社会信息无障碍发展。

2. 本选题国内外研究状况综述

动态手语识别技术是一个极具挑战性的研究领域，近年来取得了显著的进展，但仍有一些问题亟待解决。

国内外学者在手势分割、特征提取、识别模型等方面进行了大量的研究工作，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在以下几个方面展开研究：

1. 主要内容

1.动态手语数据集构建:-研究现有公开手语数据集的优缺点，分析其适用性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研与分析阶段:对国内外动态手语识别领域的相关文献进行系统性的调研，了解该领域的最新研究进展、现有技术瓶颈和未来发展趋势，为本研究提供理论基础和方向指导。

2.数据集构建阶段:收集和整理现有的公开手语数据集，分析其优缺点和适用性。

针对现有数据集的不足，设计合理的数据采集方案，采集包含丰富词汇、语法和表达方式的动态手语数据。

5. 研究的创新点

本研究预期在以下几个方面取得创新：
1.构建大规模、高质量的中国手语数据集:针对目前中国手语数据集缺乏的问题，本研究将构建一个大规模、高质量的中国手语数据集，涵盖更丰富的词汇量、语法结构和表达方式，为中国手语识别研究提供更可靠的数据基础。

2.提出基于多模态信息融合的动态手语识别方法:为了提高手语识别的鲁棒性和准确性，本研究将探索基于多模态信息融合的识别方法，将手势信息与人脸表情、唇语等信息相结合，构建更全面、更准确的手语识别模型。

3.开发面向特定场景的定制化手语识别系统:针对不同的应用场景，例如教育、医疗、公共服务等，本研究将开发定制化的动态手语识别系统，以满足不同场景下的特定需求。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘畅，陈晓冬，王磊，等. 基于openpose和时空图卷积网络的动态手语识别[j]. 计算机辅助设计与图形学学报，2021，33(11): 2011-2019.

2.王晓华，王志强，张艳宁. 基于改进mediapipe的动态手语识别[j]. 计算机工程与应用，2023，59(8): 217-223.

3.黄凯，王雪松，刘文予，等. 基于双流卷积神经网络与关键帧提取的动态手语识别[j]. 电子与信息学报，2022，44(6): 1648-1655.