使用 YOLOv 11 模型实现实时手语检测 可同时识别多个手语手势

手语是聋哑人之间以及他们与外界沟通的重要工具，然而，许多不会手语的人无法与他们有效交流。这个项目的目标是通过自动检测手语手势，构建一个可以帮助聋哑人和普通人之间沟通的桥梁，提升手语翻译的自动化和效率。

YOLO是一种实时物体检测算法，它能够在视频或图像中快速准确地识别和定位目标。

该项目通过使用YOLOv11 模型来检测和分类手语手势，从而构建一个能够自动识别手语的系统。

• YOLOv11 物体检测模型：
  • YOLO 是一种一次性预测物体框架的技术，与传统的区域推荐网络相比，它在实时处理能力上更为出色，特别适合用于视频流和实时检测。
  • YOLOv11 是 YOLO 系列中的最新版本，优化了检测速度和准确度，能够在较低的计算资源下提供高效的检测性能。
  • 在这个项目中，YOLOv11 被用于识别视频中的手语手势，模型能够识别多个手势类别，并在图像或视频中精确定位手语的区域。
  • 通过高效的 GPU 加速，模型能够以较低的延迟提供高精度的检测结果，适合用于实时手语翻译系统。
• 手语数据集（Asl_Videos）：
  • 项目使用的训练数据来自 Asl_Videos 数据集，这是一个用于手语识别的大型视频数据集，包含了大量不同手语手势的视频样本。
  • 数据集中的视频样本经过处理并标注，确保 YOLO 模型能够从中学习到有效的手语手势特征。通过这些视频数据，YOLO 模型能够准确地检测和识别手语的不同姿态和动作。
• 物体检测与手语分类：
  • 项目通过 YOLO 模型进行物体检测，检测手语的具体动作和手势。YOLOv11 的高效性和准确性使得它能够在短时间内处理大量视频帧，实时进行检测和分类。
  • 该模型能够区分不同的手语符号，并根据手语的具体动作进行分类，如字母、单词或句子等。

主要功能

1. 手语检测：
   • 使用 YOLOv11 模型对视频中的手语手势进行检测。模型能够实时处理视频，快速定位并识别出手语手势的位置和类型。
2. 手语分类：
   • 系统可以对不同的手语手势进行分类，包括字母、单词等，能够自动识别多种手语手势并进行相应分类。
3. 视频处理与推理：
   • 支持从视频流或静态图像中检测手语，能够在视频帧中找到并标注手语手势的位置。
4. 实时检测：
   • 该项目通过高效的 YOLOv11 算法实现实时检测功能，适合应用在需要快速反馈的场景中，如手语翻译设备或应用程序。
5. 多类别检测：
   • 可以同时识别多个手语手势，并在同一帧视频中检测出多个手的动作。

适用场景：

1. 手语识别与翻译系统：
   • 该项目的成果可以集成到手语翻译系统中，帮助聋哑人士与普通人进行沟通。系统可以自动识别聋哑人的手语手势并实时翻译成文本或语音，反之也可以通过语音转换成手语提示，辅助沟通。
2. 教育与学习：
   • 手语学习者也可以利用该系统进行练习，系统能够自动检测和纠正手势动作，帮助学习者更快掌握标准的手语动作。
   • 教育机构可以将此系统应用于课堂教学中，为聋哑学生提供更好的互动工具。
3. 智能手语设备：
   • 该系统可以嵌入到智能设备中，如手语识别的智能手环或AR眼镜等，为用户提供实时手语识别和翻译功能。

项目地址：https://www.kaggle.com/code/duygujones/sign-language-detection-using-yolo11

YOLOv11：https://github.com/ultralytics/ultralytics

手语数据集：https://universe.roboflow.com/