# 手语识别系统设计与实现
## 1. 系统概述
本系统基于 OpenCV 实现手语识别,旨在提高非手语使用者与听障人士之间的沟通效率。系统允许用户自定义字典,通过上传手势视频训练神经网络模型,实现个性化的手势识别。
## 2. 技术栈
- 计算机视觉:使用 OpenCV 进行图像处理和关键点检测
- 深度学习:采用神经网络模型进行手势识别
- 前端:HTML、CSS 和 JavaScript 构建用户界面
- 后端:Python(Flask)处理数据和模型
- 数据库:MySQL 存储用户信息和模型数据
## 3. 系统流程
1. 数据准备:用户上传手势视频,系统将其切割为帧并进行预处理。
2. 模型训练:使用用户上传的视频数据训练神经网络模型。
3. 模型优化:通过降噪算法提高模型的准确性和健壮性。
4. 实时识别:用户通过摄像头展示手势,系统实时识别并输出结果。
## 4. 功能模块
- 模型选择:用户可选择预设模型或自定义模型。
- 手势识别:实时捕获并识别手势,转换为文字输出。
- 提示功能:提供手势示例以帮助用户学习。
## 5. 系统优势
- 个性化:用户可上传自定义手势,适应个人手势习惯。
- 高准确率:通过降噪算法提高识别准确率。
- 多场景应用:适用于教育、社交、公共服务等领域。
## 6. 未来展望
- 实时翻译:结合语音识别技术,实现双向沟通。
- 移动设备适配:开发适用于手机和平板的应用。
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基于OpenCV的手语识别系统的设计与实现.zip
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基于OpenCV的手语识别系统的设计与实现
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