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摘要

目前，现有的聋哑人沟通技术存在识别准确度不高、设备烦琐等问题。文章提出了一种基于YOLOv5的手语手势识别系统。首先，对采集到的图像信息进行灰度化等预处理，利用OpenCV库的内置函数对图像进行局部块划分和特征提取，并对提取的样本进行RGB转换；其次，将经过预处理的图像输入到模型中，利用Adam优化器动态调整学习率，并采用K-means算法计算适合的锚点框值，从而提高模型的训练速度；最后，对模型输出的图像进行预测修正，通过非极大值抑制去除冗余边界框，保留最终的预测结果。实验表明，基于YOLOv5的训练模型在手语手势识别的准确度和识别率方面有较大提升。

关键词

YOLOv5；手势识别；OpenCV；Adam

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作者简介

覃博铭（2002—），男，壮族，广西来宾人，本科在读，研究方向：机器学习的视觉运用；符文丝（2003—），女，汉族，广西玉林人，本科在读，研究方向：数字信号处理、通信系统设计、无线通信；唐梓航（2004—），男，汉族，河南郑州人，本科在读，研究方向：机器视觉的多场景应用。