1、立项原因，旨在解决什么产品问题：
当前手语识别系统往往只能识别有限的手势，且缺乏交互性和学习功能。本项目旨在解决传统手语识别系统识别精度低、功能单一的问题，通过多维度手势分析算法和深度学习技术，提供更准确、更智能的手语识别解决方案，帮助聋哑人士与健听人士之间的沟通，同时为手语学习者提供有效的学习工具。
2、行业场景，业务背景：
手语是聋哑人士的主要交流方式，但大多数健听人士并不熟悉手语，导致沟通障碍。本项目可用于特殊教育学校的手语教学，帮助健听人士学习手语，也可用于开发聋哑人士与健听人士之间的实时翻译系统。此外，在虚拟现实、智能家居控制等领域也有应用潜力，为残疾人提供更便利的人机交互方式。
1、项目有哪些具体功能模块：
系统包含实时手语检测模块、手势学习模式、数据记录与分析模块、声音反馈系统、手势序列识别模块、用户界面模块和配置管理系统。实时检测模块通过摄像头捕捉手部动作并识别26种标准手势；学习模式提供交互式手势教学；数据记录模块保存识别历史用于分析；声音反馈提供实时提示；序列识别能检测连续手势组合。
2、项目的主要功能描述：
系统能够实时检测并识别包括字母A-Z、数字手势、常用表达手势在内的多种手语手势，采用双算法融合（角度检测+距离检测）提高识别准确率。支持双手同时检测，提供中文界面显示，具备手势持续时间统计、使用频率分析功能。学习模式逐步引导用户掌握正确手势，声音反馈增强用户体验。系统还支持手势数据导出，便于后续分析和模型优化。
1、我负责了整个系统的架构设计和核心算法开发，包括手部关键点检测算法的优化、手势识别逻辑的实现、用户交互界面的设计、数据记录与分析模块的开发、声音反馈系统的集成以及系统配置管理。特别针对中文显示和手势识别准确率进行了深度优化。
2、技术栈采用Python+OpenCV+MediaPipe组合，利用MediaPipe的手部21关键点模型，结合自定义的手势识别算法。架构采用模块化设计，实现了解耦和可扩展性。亮点包括：双算法验证机制提高识别准确率；实时手势序列检测；中文本地化界面；完善的数据记录和学习系统。主要难点在于不同人手型差异的处理、光照条件变化的影响以及实时性能的优化，通过角度阈值自适应和距离归一化等方法有效解决了这些问题。
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