本文探讨了手语识别技术的最新进展，重点介绍了连续手语识别（CSLR）和孤立手语识别（ISLR）方法。研究表明，关键点规范化、图卷积网络和多模态特征融合等技术显著提高了识别准确率，并在多个数据集上验证了其有效性。这些成果对低资源手语语言的研究具有重要意义。

该文综述连续手语识别研究进展，涵盖分层注意力网络、CorrNet、双通道SlowFast、多语种语料辅助、全卷积网络、Transformer、空时多线索网络、骨骼多模态框架及CTC模型等方法，在多个数据集上提升准确率并降低错误率。