广东石油化工学院电子信息工程学院 冼煜峰 汤 杰 马远佳

手语是一种听力障碍或者无法言语的人互相交流的一种手势语言，是通过手型变化来传达信息以取代有声语言信息从而完成交际交流的重要形式。我国目前手语翻译职业化刚刚起步，翻译人员匮乏，尚无法满足市场需求，故以采用信息技术便利聋哑人群的手语识别相关技术研究变得愈发重要与迫切。而本项目是综合深度学习、计算机视觉等新型技术开发的一套基于卷积神经网络的手语孤立词翻译系统。在Android系统平台下实现静态手语翻译，人机手语交互等功能。

近来的全国人口普查统计表面，全国大约存在2070万听障人士，包括重听（相对聋人来说，是存在残余的听力）、弱听引申状况等。根据世界银行的统计，目前全世界有超过10亿人、大概15%的比例为残疾人，而残疾人市场也是世界上服务需求确实最大的市场之一。本项目正是基于上述情况，构思设计出一款基于深度学习的手语识别应用，本项目的研发产品主要针对听力受损人士购物、与健全人交友，后期会针对会对本项目研发的应用的体验情况进行调研，并进行相应的优化和改进。本项目主要是针对计算机视觉市场。根据去年夏天美国劳工部的一份年度报告显示，2016年残疾人的失业率约为10.5%，而健全人士的失业率却只有为4.6%。同时只有大约十分之一的残疾人能够得到辅助性产品的帮助。 为此我们针对这些方面，设计出一款基于深度学习的手语识别应用。……