基于人工智能技术的手语识别与翻译系统的设计研究

邱 　坤
江西服装学院

摘要

人工智能技术的进步促使手语识别技术成为消弭听障人士沟通阻碍的关键方式。本文设计了一套融合实时手势识
别、文本翻译及语音播报功能的手语识别与翻译系统。此系统运用 MVC 设计模式，借由 PyQt5 搭建用户界面，OpenCV
处理视频流，且集成诸如随机森林、支持向量机（SVM）以及基于 ResNet 的卷积神经网络（CNN）等多样机器学习模型。
在公开数据集 ASLAlphabet 上开展的测试显示，该系统针对手势字母的识别准确率超过 92%，端到端响应延迟被管控在 100
毫秒以内。系统呈现模块化、可扩展特性，可部署于边缘计算设备，在公共服务、在线教育等范畴具备实际应用价值。

关键词

手语识别；深度学习；计算机视觉；实时系统；人机交互

参考

[1] 张磊 , 王振宇 , 连帅帅 , 等 . 基于深度学习的手语翻译：

过去、现状与未来 [J]. 计算机应用研究 ,2025,42(08):2241-

2254.

[2] 崔宗兴 , 齐中正 , 盛浩男 . 智能手语翻译手套的创新

设计与应用 [J]. 物联网技术 ,2025,15(06):2-3.

[3] 张恒博 , 刘大铭 . 基于时间金字塔与特征融合的连续

手语识别 [J]. 计算机仿真 ,2024,41(12):297-301.

[4] 李宇楠 , 耿熙 , 苗启广 . 基于计算机视觉的手语识别

与翻译研究综述 [J]. 微电子学与计算机 ,2025,42(06):15-36.

[5] 田丕承 . 基于深度学习的连续手语识别及翻译研究

[D]. 湘潭大学 ,2024.

[6] 王欣 , 陈定昌 . AI 数字人手语辅助系统的设计与应

用 [J]. 广播电视网络 ,2024,31(03):91-93.