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耳聋是一种全球状况，影响了约4.66亿人，其中包括约3400万儿童。聋哑人在日常生活中面临许多挑战，尤其是在沟通，教育，就业和社会化等领域。普遍的误解是聋人无法交流；但是，许多人依靠手语作为其主要互动手段。手语是一种丰富而复杂的语言，配有其自身的语法和语法，在不同的文化和地区各不相同。认识到聋人社区内的多样性对于培养所有个人的包容性和可访问的社会至关重要，无论其听力状态如何。尽管有手语的重要性，但聋人与不使用手语的人之间有效的沟通有很大的差距。这个差距会导致误解，社会隔离以及获得基本服务的有限访问。为了解决这个问题，我们介绍了Slingo，这是一款创新的基于应用程序的手语解释器，旨在弥合听力受损的个人和非手语用户之间的沟通鸿沟。Slingo利用高级机器学习技术和计算机视觉实时检测和解释手语手势。该系统包括两个主要组成部分：图像捕获系统和机器学习模型。图像捕获系统利用设备的摄像头来捕获用户的手移动，而机器学习模型则处理这些图像以准确解释符号并在屏幕上显示其含义。Slingo系统的多功能性允许在各种环境中使用它，包括教育机构，工作场所和公共场所，从而促进听力障碍的个人与不使用手语的人之间有效的沟通。通过增强沟通可及性，Slingo旨在改善听力障碍者的生活质量，并促进各种环境中更大的包容性。本文将探讨Slingo的发展，功能和潜在应用，并强调其在应对聋人社区所面临的沟通挑战方面的重要性。
使用机器学习的基于手语解释器-IJRPR
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