基于卷积网络和长短时记忆网络的中国手语词识别方法研究的任务书任务书任务名称：基于卷积网络和长短时记忆网络的中国手语词识别方法研究任务背景：手语是一种以手势、面部表情和身体动作等方式表达的自然语言，是聋人社群中常用的交流方式。中国手语是中国特有的手语，是中国聋人使用最广泛的手语。随着科技的发展，手语识别技术成为研究热点，可为聋人社群提供更多的帮助。因此，本任务旨在研究基于卷积网络和长短时记忆网络的中国手语词识别方法，提高手语识别的准确度和效率，为聋人社群提供更好的服务。任务目标：本任务的主要目标如下：1.研究中国手语的基本特征和手势含义；2.学习卷积网络和长短时记忆网络的原理和应用；3.构建中国手语词识别系统，并利用卷积网络和长短时记忆网络完成手语词的识别；4.评估系统的性能，验证系统的准确度和效率；5.优化系统，提高准确度和效率。任务内容：本任务的主要内容如下：1.研究中国手语的基本特征和手势含义。通过文献调研和实地观察聋人社群的手语交流，学习中国手语的基本知识和手势含义，为后续工作打下基础。2.学习卷积网络和长短时记忆网络的原理和应用。学习卷积网络和长短时记忆网络的基本原理和应用，熟悉网络的结构和参数设置，为后续工作打下基础。3.构建中国手语词识别系统，并利用卷积网络和长短时记忆网络完成手语词的识别。建立中国手语的识别系统，包括数据采集、数据预处理、卷积网络和长短时记忆网络的构建和训练等步骤，利用卷积网络和长短时记忆网络对手语词进行识别。4.评估系统的性能，验证系统的准确度和效率。通过实验评估系统的性能，分析模型的准确度和效率，评估系统的优缺点，为后续工作提供参考。5.优化系统，提高准确度和效率。根据实验结果，分析系统的问题，优化模型参数和算法，提高系统的准确度和效率。任务要求：1.具备一定的计算机科学、数学、信号处理等基础知识；2.熟悉Python编程语言和常用的机器学习框架（如TensorFlow、Keras等）；3.具备良好的英语文献阅读和撰写能力；4.具备团队协作能力和高度的责任心。任务时间：本任务的完成时间为3个月。任务成果：1.中国手语词识别系统，并进行性能评估；2.学术论文一篇，发表在国内外知名期刊或会议上。注：本任务要求严格遵守学术规范，不得抄袭和剽窃他人成果，如有违反，需承担一切法律责任。