基于自注意力序列模型的唇语识别研究

唇语识别任务本身具有复杂性和多样性,为了应对这些挑战,提出了一种基于自注意力序列模型的唇语识别方法,并在带有上下文信息的单词级唇语识别任务中取得了很好的结果,模型在LRW数据集上的Top1准确率为84.79%,比主流的方法提高了2.75%的准确率。通过多方面详细的分析和比较,证明了自注意力机制能有效提高唇语识别的性能。