1. 研究目的与意义
使用MATLAB2017b实现批量图像处理，对已有模型进行迁移学习达到手语识别的目的。
本研究不仅有助于与聋哑人的沟通问题，更有利于深度学习在各领域的广泛应用。
2. 国内外研究现状分析
按照当前人机交互技术的发展趋势，以人为中心的人机交互技术必然会取代以计算机为中心。
人机交互技术[7]。
基于深度学习的手语识别研究也是符合这一历史潮流。
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3. 研究的基本内容与计划
一、研究内容：内容：根据手势图像数据集，基于matlab 2017b深度学习工具箱，对alex网络进行迁移学习。
使之能够正确识别出手语字母。
二、研究计划：1、熟悉任务及收集资料，写开题报告（1-2周）；2、调试matlab调用笔记本摄像头拍照功能实现批量数据采集与图像的连续保存（第3-4周）；3、在matlab中，利用alex网络工具箱构建深度学习分类器（5-8周）；4、调试统计分类器性能。
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4. 研究创新点
应用matlab2017b深度学习入神经网络工具箱，可以处理标注大量数据集，同时便于获取和使用专家训练的深度学习神经网络模型AlexNet,使用迁移学习所需的数据集大幅减少，训练时间也随之减少。
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