世界各地的手语各具特色，每种语言包含数千种独特的手势，这使得手语的学习和理解变得非常具有挑战性。现在，大阪都立大学的研究团队开发了一种新的人工智能技术，能够更准确地将手势翻译成文字，即所谓的“文字级手语识别”。
过去的方法主要关注于捕捉手语者的基本动作信息，但这种方法在处理手势细微差别及手与身体位置关系时遇到了准确性问题。为了克服这些挑战，大阪都立大学的信息学研究生院副教授井上胜文、副教授岩村正与印度理工学院鲁尔基分校的同事们合作，通过增加对手部、面部表情以及手相对于身体位置的骨骼信息的分析，来提高人工智能识别的准确性。
井上教授指出：“相比传统方法，我们的新技术将单词级手语识别的准确率提高了10-15%。我们相信这一方法不仅适用于各种手语，还能极大地改善与不同国家和地区听障人士的交流。”
这种创新方法为手语学习和跨语言沟通提供了新的可能性，有望使更多人受益于更加精确和便捷的手语翻译工具。通过结合更多的细节信息，这项研究展示了如何利用先进技术打破语言障碍，促进更广泛的交流与理解。
