标题：基于X-CUBE-AI的神经网络手语识别系统设计
作者：牛帅1；宗诗怡2；胡威1 许彬1 董振华1
作者单位：1 金陵科技学院电子信息工程学院，江苏 南京 211169；2 东南大学成贤学院经济管理学院，江苏 南京 210088
关键字：手语识别；X-CUBE-AI；过拟合；神经网络；L2正则化；STM32；图像识别
摘要：手语交流是聋哑人与他人交流的主要方法，设计了一款基于STM32的神经网络手语识别系统，采用TensorFlow和Keras机器学习框架训练网络模型，由于训练数据的局限性，加入L2正则化以解决训练过拟合问题。使用意法半导体推出的STM32Cube.AI工具包在STM32嵌入式平台上部署神经网络，搭载OV2640摄像头采集图像并进行缩放处理，将图像数据传入网络进行推理可获得识别结果。经测试，网络模型获得了较好的鲁棒性和适应性，在STM32上运行平均每帧推理时间为15.8 ms，平均准确率达92.3%。使用STM32作为手语识别终端，极大地提高了设备的便携性，节约成本，反应迅速。为聋哑人与正常人交流提供了一种新的解决方案，具有较高的实际应用价值。