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摘要
手语识别对于听障人士交流具有重要的意义。现有机器视觉手语识别系统存在因移动设备端算力不足，各框架兼容条件苛刻影响实时应用的问题。针对该问题，本文提出基于智能眼镜硬件平台和云端计算的实时手语识别系统。该系统采用智能眼镜捕获手语动作，并将该视频图片上传至云端服务器，利用部署在云端服务器上的深度学习模型对手语进行识别，最后将识别结果返回至智能眼镜。本系统深度学习识别网络采用TSN和LSTM相结合的方式，利用TSN视频动作分类能力和LSTM上下文信息建模能力准确识别手语动作。试验结果表明，本系统实时识别精度可达到95.37%，对于听障人士实时交流具有较好的应用价值。
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单位湖南工商大学
