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手语是对那些聋哑人或难以听见的人的必要手段，使他们能够传达自己的想法，感受和思想。深度学习技术的最新进展彻底改变了计算机视觉和模式识别的领域，使开发用于实时手符号检测和解释的系统可行。普通人群和使用手语的人可能能够由于这项技术而更有效地进行沟通。由于其潜力增强了可访问性，沟通和包容性，基于手语言检测的深度学习吸引了很多关注。我们研究了手语探测的迷人领域中使用的许多深度学习技术和方法。我们将讨论这项技术的重要性，以及它的用途，缺点，并提供机会来增强听力的生活。我们还将重点介绍当前的发展，最佳实践和即将到来的研究领域。手语言检测区域强调了对交流的手动手势的识别和解释，正在彻底改变计算机视觉和机器学习。为了提高聋人和听力难的可访问性，必须能够将手语解释为书面或口语。通过利用深度学习模型和计算机视觉技术，手语言识别系统能够识别和理解与不同消息相关的某些手标志，运动和位置。在实际应用中，实时处理以有效地进行交流，您需要拥有某些才能。这项技术具有多种用途，例如增强通信可访问性，支持手语指令和促进计算机的连接。提供广泛的注释数据集，管理签名样式的差异以及保证文化和语言适当性是一些困难。对手语识别的进一步研究有可能在沟通可及性，教育和辅助技术方面取得重大改进，所有这些都可能导致各种社区之间更加友好的相遇。
使用深度学习的手语言检测-IJRPR
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