手语研究的方向与现状
和鲁棒回归分析，提出一种基于运动分割的图像运动估计方法。基于图像运动参数，构造了两种表现变化模型分别作为手势的表现特征，利用最大最小优化算法来创建手势参考模板，并利用基于模板的分类技术进行识别。对12种手势的识别率超过90%。在进一步研究中，他们又给出了有关连续动态手势的识别，融合手势运动信息和皮肤颜色信息，进行复杂背景下的手势分割；通过结合手势的时序信息、运动表现及形状表现，提出动态手势的时空表现模型，并提出基于颜色、运行以及形状等多模式信息的分层融合策略抽取时空表观模型的参数。最后，提出动态时空规整算法用于手势识别。对12种手势，平均识别率高达97%。
尽管已经实现了一些手语识别系统，但中国手语识别仍然面临许多挑占性课题，如手势不变特征的提取、手势之间的过度模型、手语识别的最小识别基于、自动分割识别基元、词汇量可扩展的识别方法、手语识别的辅助信息、非特定人的手语识别问题、混合手指语和手势语的手语识别以及中国手势语语法等。
2 手语的合成
手语的合成是使聋哑人理解正常语言表达的最有效手段，在手语合成中涉及以下几个方面的问题：本文输入部分、文本切分部分、文本的分析与手语码转换、手语库的建立与基于手语词的手语合成和手语的显示。
文本输入部分的功能是编辑输入汉语句子。文本的切分将句子分成词，标点符合单独成词。系统的分词过程首先采用最大匹配发切分，然后利用第一步分词结果通过查找词条的歧义标志位调用词规则，进而进行歧义校正。文本分析与手语码转换是手语合成的重要部分。虽然中国手语是参考汉语制定的，但是两种语言的差别主要体现在四个方面：语言表达形态、基本词汇、句子结构和构词方法。在语言表达形态上：汉语是靠语音/听觉交际的有声语言。中国手语是一种靠动作/视觉交际的可视化语言。在基本词汇上：汉语的词汇大约有近五万多个字组成，总的词汇量可达十万多个。中国手语的词汇仅由3330个手势语组成。中国手语的手势词语与汉语的词语不完全存在一一对应的关系。在句子的语法结构上：手语句子与汉语句子的词序有所不同，此外还省略了日常语言的某些词如量词。因此从汉语转换到中国手语，主要解决的基本词汇上的差别，同时考虑部分词汇的差别。手语词库记录了每个手语词的手语运动信息，是手语合成的重要基础。建立手语词库不仅工作量大，而且其质量也直接影响合成手语的结果。目前建立手语词库的方法有两种：运动跟踪方法和手工编辑方法。也有人综合使用这两种方式。运动跟踪的方法是对腕关节及各手指关节的运动由数据手套获取，肩关节与肘关节的运动由位置跟踪传感器获取。而手工的方法是通过手工实验来获取手势的参数。手语是一种可视语言，合成的手语只有显示出来，观察者才能“读”取手语的信息与意义。手语的合成与显示的实现的方法是：在VRML中有一部分是专门用于描述三维人体模型H-Anim标准，根据此标准对虚拟人的定义，一个虚人有47关节96个自由度，只要确定这96个自由度的角度值，应用运动学的方法和计算机图形学的方法，就可以计算出虚拟人每个肢体的位置和方向，由此确定虚拟人的一个姿态。一个手语运动是一个人体手势的序列，按照预定的时间间隔连续显示一个手语运动中的每一个手势，既可以生成对应的手语运动。
3 手语的网络通讯
当今，网络通讯已经成为一种重要的通讯手段。研究哑语通讯，使聋哑人更好地融入网络社会，感受科技的进步，更好地为他们服务并且方便了他们的生活。而手语作为一种动作语言，从广义上讲，它的应用不仅仅局限于聋哑人之间，聋哑人与非聋哑人之间，以及异语种间健常人的交流都可能应用到动作语言。从这个意义上，研究哑语的表达与通讯，具有更加广泛的社会意义和实际应用前景。
更实现手语的网络通讯，必须采用一种恰当的技术，它既能完成手语图像动画表示，它既能完成手语图像的三维动画表示，产生的数据、文件应该尽可能地短小，且便于压缩，以利于网络传输，提高网络传输速度，避免网络拥塞，实现实时反应。可以使用三维动画技术来实现手语动画，但一般的三维动画技术形成的图像虽然可能满足生动逼真的要求，却不适合网络应用。因为它们用于图像和动画的文件格式是基于像素的，大小和行为都是固定的，为了得到特体的三维印象，至少需要两幅图解，这使传输量巨大且不能实现交互。同时，
《手语研究的方向与现状(第2页)》
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