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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
动态手语识别技术是一个整合了信息处理学和语言学的交互技术。
其通过严密的数学算法将一个人的手势动作进行分析、归纳并判断其所要表达的手势含义。
一般来讲，动态手语识别是一个复杂的过程。
2. 实验内容和要求
1、 学习使用python软件，使用tensorflow或pytorch的深度学习架构以及算法，完成建立神经网络模型和对其进行测试。
2、 结合设计的具体内容，评价不同设计方案对社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素的影响，与导师讨论分析确定最佳解决方案。
能用报告和设计文稿、陈述发言向业界同行及社会公众清晰表达复杂工程问题，并能解释疑惑、征询意见、提出建议、回应指令。
3. 参考文献
[1] Triantafyllos Afouras, Joon Son Chung, Andrew Senior,Oriol Vinyals, and Andrew Zisserman. Deep Audio-visual Speech Recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2018.
[2] Mark Borg and Kenneth P Camilleri. Sign Language Detection in the Wild with Recurrent Neural Networks. In Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics,Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2019.
[3] Danielle Bragg, Oscar Koller, Mary Bellard, Larwan Berke,Patrick Boudrealt, Annelies Braffort, Naomi Caselli, Matt Huenerfauth, Hernisa Kacorri, Tessa Verhoef, ChristianVogler, and Meredith Ringel Morris. Sign Language Recognition, Generation, and Translation: An Interdisciplinary Perspective. In Proceedings of the International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility(ASSETS), 2019.
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