【摘要】针对传统手指语识别系统识别速度慢、准确率低、运算量大等问题，提出一种基于MediaPipe框架与支持向量机（SVM）的轻量级手指语识别系统。该系统通过MediaPipe提取手指语图像关节特征点，使用支持向量机（SVM）中的径向基核函数（RBF）对提取的特征进行分类，以一对一的方法将基本的二分类SVM转变为多类SVM，从而实现手语识别目的。该文还用准确度、精度、召回率和F分数等指标对该系统的性能进行了评价。