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手语A符号语言识别基于加速计和SEMG数据

抽象性

每天与听力群通信对听力缺失者构成重大挑战为此目的,使用人工神经网络开发自动美国手语识别系统,并将ASL字母转换成文本和声音手套电路设计用弹性传感器、三轴加速计和SEMG传感器捕捉手势指向弯曲数据取自指向的弹性传感器,加速计则提供手动轨迹局部特征取自ACL字母表后使用神经网络分类所拟系统评价依赖用户条件和依赖用户条件成功隔离ASL识别handTalk系统的主要目的是为重听者提供方便分享思想、最小通信空白和更容易协作

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