Enhancing Sign Language Detection through Mediapipe and Convolutional Neural Networks (CNN)

本研究结合了MediaPipe和CNN，以高效准确的方式解释ASL数据集，实现实时检测手语的目的。该系统能够实时捕捉和处理手势，旨在创建一种非常简便、准确和快速的输入命令的方式，无需触摸任何东西。MediaPipe支持实时手部跟踪能力的强大框架之一，能够捕捉和预处理手部运动，从而提高手势识别系统的准确性。实际上，将CNN与MediaPipe集成可以在使用实时处理模型时提高效率。该模型在ASL数据集上的准确率为99.12％。该模型在美国手语（ASL）数据集上进行了测试。然后，使用已建立的评估技术将结果与现有方法进行比较，以评估其表现如何。该系统将在通信、教育和无障碍领域应用。进一步完善该论文中描述的系统将有助于听力障碍者，并使事物对他们更加可访问。我们在ASL数据集上测试了识别和翻译性能，并在以前的模型上实现了更好的准确性。该研究旨在基于MediaPipe和CNN，通过使用从网络摄像头中获取的手部图像来识别美国手语所使用的手势。

本论文旨在通过结合MediaPipe和CNNs技术，实现对手语数据集的高效准确解读和实时检测。该系统能够实时捕捉和处理手势，以实现无需触碰任何物体的简单、准确和快速命令输入。研究的目的是为听力障碍者提供帮助，使他们能够更方便地使用系统。

论文的关键思路是结合MediaPipe和CNNs技术，实现对手语数据集的高效准确解读和实时检测。与现有研究相比，该论文的思路更加高效和准确。

论文使用了MediaPipe和CNNs技术，实现了对手语数据集的高效准确解读和实时检测。实验结果表明，该模型在ASL数据集上的准确率达到99.12％。该系统将有助于沟通、教育和无障碍领域。值得进一步研究的工作包括如何进一步提高模型的准确性和实用性。

近期在这个领域中，还有一些相关的研究，如《Real-time American Sign Language Recognition using Deep Learning Networks》、《Real-time Sign Language Recognition using Convolutional Neural Networks》等。