# 基于卷积神经网络的手语识别系统

**Repository Path**: wx114/SignLanguageRecognitionSystem

## Basic Information

- **Project Name**: 基于卷积神经网络的手语识别系统
- **Description**: 基于卷积神经网络的手语识别系统的设计与实现。该系统包括手语识别模块、特征转换模块、手语转文字功能、模型评估与验证以及页面交互模块。
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 4
- **Forks**: 2
- **Created**: 2023-11-09
- **Last Updated**: 2025-05-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, Django, CNN, cv

## README

# 基于卷积神经网络的手语识别系统

#### 介绍
基于卷积神经网络的手语识别系统的设计与实现。该系统包括手语识别模块、特征转换模块、手语转文字功能、模型评估与验证以及页面交互模块。

#### 软件架构
基于卷积神经网络的手语识别系统设计与实现需要进行数据集采集与预处理、卷积神经网络模型设计、手语识别算法、模型训练与优化、模型评估与验证。将满足要求的模型部署为一个程序，同时设计一个友好的前端交互界面，接收手语，然后将识别结果返回到用户交互界面。通过这些步骤，可以实现对手语图像的自动识别和分类，从而为手语交流提供技术支持。主要包括以下内容：

1. 手语识别模块：收集手语数据集，并进行数据预处理。这包括手势图像的特征收集、手势分割与标定，以及对图像基本预处理操作，以卷积神经网络进行基础识别。
2. 特征转换模块：将识别的手语特征转换成为数据存储到数据库中。
3. 手语转文字功能：将识别到的手语转换成为文字到用户交互界面。
4. 模型评估与验证：使用测试集对训练好的CNN模型进行评估与验证。采用通用指标对模型性能进行评估。
5. 页面交互模块：设计一个友好的交互界面，方便使用者查看识别的结果


#### 安装教程

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#### 使用说明

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#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request