Signs的AI反馈系统采用NVIDIA的计算机视觉技术实现，其运作流程包含四个阶段：
- 通过MediaPipe库进行21个手部关键点检测
- 将用户手势坐标与标准ASL模型比对
- 计算手指弯曲度/手掌朝向等8项参数差异
- 生成可视化反馈（红绿提示框+文字说明）
常见识别问题解决方法::
- 完全无响应：检查摄像头权限设置，更换Chrome/Firefox等现代浏览器
- 频繁误判：调整与摄像头距离至臂长范围（约60cm），确保双手光照均匀
- 延迟严重：关闭其他视频应用，或在设置中调至”流畅模式”
- 部分手势持续报错：使用”角度检查”工具手动测量指节弯曲度是否达标
平台建议用户在反馈区标记问题手势，工程师会定期优化特定词汇的识别算法。值得注意的是，某些近似手势（如”mother”与”father”）需结合后续上下文才能准确区分，这反映了ASL本身的复杂性。
This answer comes from the articleSigns: an interactive platform for learning and contributing to American Sign Language fueled by AI technologyThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Signs平台的实时反馈系统如何工作？遇到识别问题时应如何调整？
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