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Continuous Sign Language Recognition System Using Deep Learning and MediaPipe Holistic
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于深度学习的手语识别系统，旨在解决听障人士沟通中的手语熟悉度不足问题。该系统采用LSTM模型和MediaPipe Holistic技术，能够实时识别手语动作，并在印地语手语数据集上实现了88.23%的识别准确率，具有广泛的应用前景。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于深度学习的持续手语识别系统，旨在解决听障人士沟通中的手语熟悉度不足问题。
- 该系统采用长短期记忆（LSTM）模型和MediaPipe Holistic技术，能够实时识别手语动作。
- 在印地语手语（ISL）数据集上，该系统实现了88.23%的识别准确率。
- 该手语识别系统具有广泛的应用前景，能够帮助听障人士更好地与他人沟通。
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