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1.1 研究背景意义手语是听障人之间沟通的主要方式。
不同于手势，手语是由手型、动作、表情及姿势等方面所构成的一套手语交流的体系，但健听人多数不懂手语，这就在就业机会、学习机会等方面对听力残疾者造成 了很大程度的损失。
在中国有 2 700 万左右的听力残疾者，手语沟通障碍造成了社会劳动力的浪费。
目前中国手语刚刚出台了统一的标准，即国家通用手语，这使得为聋人与听人之间提供高质量的交流变得有章可循。
因此手语翻译技术又有了广泛的应用价值，开发一种手语翻译系统有助于提升聋人融入社会的程度，也有助于加速国家通用手语的推广进程。
手语识别研究作为人机交互的一大热门领域，吸引了大量国内外研究人员从事相关工作，已取得了丰硕成果。
根据应用场景，手语识别方法可以分为基于佩戴设备的手语识别方法和基于视觉的手语识别方法两种。
基于佩戴设备的手语识别，主要通过让手语使用者佩戴数据手套、传感器等工具进行手势特征采集。
而基于视觉的手语识别则只使用摄像机获取信息。
1.2国内外现状分析其优缺点1.2.1基于深度卷积神经网络的多特征融合的手势识别针对传统的分类方法由于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致手语识别率较低的问题，深度卷积神经网络架构作为分类器与多特征融合算法进行结合，通过使用纹理特征结合形状特征做到有效识别。
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