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匯流新聞網記者王佐銘／綜合報導

現在全世界已經有數百萬人用手語來進行交談，手語儼然成為重要的語言表達方式之一；但截至目前為止，可以捕捉手複雜手勢，同時能即時翻譯成口語的相關技術，在研發上仍有限；對此，Google AI研發的一款即時手部追蹤新技術，有望幫助手語及口語族群相互溝通。

過去，如果想讓手語即時翻譯成口語，大部分都得在桌機環境中進行，主要是因為使用手語時，手勢可能會遮到自己的手指、手掌或是手會因為一些原因而抖動；再加上手語的手部動作其實很細微，而且打手語的速度其實並不慢，即使採用多個攝影鏡頭拍攝，但這些辨識對機器視覺來說，還是屬於高強度挑戰，也因此很難在手機或行動裝置中進行追蹤、辨識、分析後進行即時翻譯。

為了突破這個困境，Google AI實驗室便反其道而行，在一定程度上減少了數量，藉此減低機器視覺辨識的周轉時間。他們先放棄讓系統檢測整體手部位置、大小，單純讓系統去捕捉「手掌」，主要是因為手掌大小通常是固定的，而且是方形，能避免系統要處理矩形或其他特殊圖像所帶來的辨識困擾。當識別手掌後，延伸出去的手指就能被個別分析，依照設定的21個座標，進而分析出指關節、指間跟手掌的距離，甚至能根據手掌大小、角度等，來推測出目前手勢的形狀。

為了完成這樣的手指識別，Google AI實驗室必須先用人工方式，一個個將不同手勢、不同照明情況下的3萬張手部圖像都加上這21個座標點，以利後續機器學習。畢竟，所有人工智慧的起點，還是得靠人類自己打下基礎。之後，藉由機器學習，手語動作就能跟已知的手勢相互比對，從字母語數字的手語符號對應到所指語言，而這種方法能讓手語辨識直接在一般手機上運作，而無須非得在桌機環境或雲端環境下進行。

不過，雖然Google AI實驗室的手語辨識技術已經往前跨了一大步，但手語成熟、複雜，是個擁有豐富資訊的系統，加上手語也並非單一隻手的手勢，同時得運用雙手、臉部表情語其他線索來進行溝通，未來若想真正完成手語即時翻譯，恐怕還得搭配強大硬體，才有可能達到目標。

參考來源：TechCrunch、BBC News
照片來源：googleblog

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