手语识别与翻译综述

不同于有声语言,手语主要由连续的手势动作构成。手语识别与翻译是促成听障人士与健听人士之间无障碍交流的重要手段。手语识别与翻译研究任务通过对手语视频进行处理分析并以文字形式显示识别结果,是一种典型的多领域交叉研究。近年来,基于深度学习的手语识别与翻译研究获得了长足的进步。为了便于研究者们系统、全面地了解手语识别与翻译研究任务,分别以手语识别和手语翻译两大任务为主线,从三方面展开综述工作:首先,对具备代表性的手语识别和手语翻译研究工作进行分类总结并分析其特点;其次,归纳整理当前常用的不同国别手语识别与翻译研究数据集,分别从孤立词和连续手语语句两个角度进行分类,同时根据手语识别和手语翻译研究任务的差异性,介绍了对应的评价指标体系;最后,从手语视觉特征的有效信息提取、多线索权重分配、手语与自然语言语法对应及手语数据集资源等方面总结了手语识别与翻译研究目前存在的主要挑战。

新农村公共服务供给模式研究——以成都市为例

为了从根本上改变农村公共服务供给现状、满足农村居民的多样化公共服务需求,实现基本公共服务均等化,必须改革农村基本公共服务的单中心供给模式,构建起与后农业税时代相适应的新农村社会治理结构的"政府主导、市场引入、社会协同、农民合作"的多中心供给模式。该文分析了多中心供给模式的依据、实现路径,并结合成都市的实践情况,提出了进一步完善的对策建议。

基于深度学习的行人重识别经典算法研究

在深度学习大热的背景之下,选取了几种基于深度学习的优秀的行人重识别算法,并比较这些方法在不同数据集上面的表现,分析它们之间的优势和劣势,以及这些算法适用的场合。