这里，给大家看一个整个识别跟踪的过程。大家可以看到，在识别的过程当中，我们除了手之外，为什么盯着脸？因为你的手语除了手之外，还包括你的脸，比如说这个手语的长度来讲，位置是一个关键的体系。那么手语的合成的主要方法一种是基于录象的方法，一种是基于动画合成的方法。那么录象的方法是单个词合成自然，但是如何过渡跳跃，这会有一定的问题，所以我们基于动画的方式来做。
那么我们机遇的动画的手语合成，将角色与动作分离，可以设计成熟的角色和动画的角色，孩子可能比较喜欢动画，那么可能大家比较喜欢成熟的角色。那么这个是我们设计，是随着电视上所带来的手语的普及，随着标准软件的普及，对后面会起到很大的作用。比如说同样的动作，因为很多的孩子喜欢这个动画的角色，我们换一个角色。而且，可以根据学习者的要求，我们可以把它调节快一点或者是慢一点，这样你可以看到更明确的细节。
简单总结一下，从国内外来讲，在手语和手势方面已经做了大量的工作，但是从手语识别来讲，到目前为止，应该说技术上有一定的可能性，但是还有很多的挑战。主要是非特定人、大词汇量、连续自然的手语识别。另外，从应用来讲，在网站上有一些应用还需要特别来讲，进一步完善面部表情的合成，可以让大家理解得更好。
所以，这个事情尽管是我们这个团队在做，但是最终高文教授肠道病领导了相关的研究工作，起到了非常重要的作用。除此之外，我们还有很多的研究者在我们的团队里面工作，还有一些在另外的单位。所以，我们这个手语的教学由于他们到了不同的单位，得到了更多的推广。同时感谢自然科学基金和“863计划等支持，还有相关聋校的师生给我们提供了很多的帮助。谢谢大家！
主持人蒋伟：我们看到了陈主任的演讲非常有意义，从手语交互、手语识别为残疾人自由上网、接触障碍的工作是非常有意义的。我们再次感谢陈博士。
