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多传感器手语手势识别若干关键问题研究的开题报告
一、研究背景和意义：
手语是传递信息的一种方式，它是经过长期发展形成的。随着现代技术的不断更新，采用电子手套等多传感器手语手势识别技术，可以更加准确快速地识别出手语手势，为口语障碍者、聋哑人士等人群提供更好的沟通方式，消除他们的语言障碍。
二、研究内容和目标：
本文拟研究利用多传感器手语手势识别技术，实现现场手语手势实时识别与翻译，以及手语语音合成，从而提高口语障碍者、聋哑人士等人群的沟通效率，拓宽他们的社交圈子和生活空间。
三、研究方法：
利用深度学习算法，通过多传感器收集到的手语手势数据进行训练和学习，通过算法进行手语手势的识别和编码，将手语手势转化为汉字、符号等文字信息，并输出到显示器或语音合成器进行语音合成，为口语障碍者、聋哑人士等提供更加高效快捷的沟通方式。
四、研究难点和解决方案：
1.多传感器数据融合问题：将来自多个传感器的数据进行融合，提高手语手势的识别率和准确性。
解决方案：采用计算机视觉、信号处理等技术对数据进行处理与分析。
2.复杂手势识别问题：手语系统中存在多组复杂的手势模型，如何提升手语系统对复杂手势的识别能力是本研究的难点之一。
解决方案：采用深度学习网络，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等深度学习算法进行学习和训练，以提高手语系统的识别准确率和效率。
3.数据集不足问题：手语系统需要大量的手语手势数据来进行训练和学习，但手语手势数据获取困难，且标注手语手势数据成本较高。
解决方案：数据集增强技术，包括数据扩增，对手势数据进行增强处理，提高数据的可用性与丰富性，并通过标注工具、人工标注等方式，构建完善、丰富的手语手势数据集。
五、研究预期成果和应用价值：
本文的预期成果是成功开发出基于多传感器手语手势识别技术的手语翻译系统，能够实时将手语手势翻译成文字信息和语音信息，从而提高口语障碍者、聋哑人士等人群的日常交流效率，拓宽他们的沟通渠道和生活空间。
六、研究进度安排：
第一年：对手语手势数据进行采集，建立并标注手语手势数据集，进行手语手势识别模型的训练与优化。
第二年：搭建手语翻译系统，实现手语手势的实时识别与翻译，调整系统参数，提高手语手势识别和翻译的准确性和速度。
第三年：进一步优化和完善手语翻译系统，进行实地测试与应用，对系统进行评估和改进，最终实现手语翻译系统的商业化应用。
七、参考文献：
1.LiY，LiH，ZhaoY，etal.SignLanguageRecognitionBasedonResidualNetworkswithAttentionMechanism[C]//2019IEEE6thInternationalConferenceonCloudComputingandIntelligenceSystems(CCIS)，Hangzhou,China，2019:859-863.
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