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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?

2025-09-05 1.4 K

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:

  1. 通过MediaPipe库进行21个手部关键点检测
  2. 将用户手势坐标与标准ASL模型比对
  3. 计算手指弯曲度/手掌朝向等8项参数差异
  4. 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。

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