一种中国手语单手词汇识别系统

利用数据手套、视觉设备和肘部弯曲传感器作为输入设备,提出了一种基于特征匹配和信息融合的中国手语单手词汇识别系统。首先利用手姿信息和手势信息的类型判别来确定待识词所属类别,并选择相应的词库;然后根据所属类别将待识词和库中词的相应特征按一定的规则进行匹配;最后利用D-S证据理论将各特征的匹配结果进行融合,选择具有最大基本概率赋值的词汇作为输出。实验结果表明,该系统不但具有较好的实时性和灵活性,而且识别率比较高。

面向大词汇量的实时连续中国手语识别系统

目前手语识别研究的难点之一在于如何实现大词汇量的连续语句识别 .针对这个问题 ,该文提出了几个有效的方法 ,包括修正转移矩阵、状态结点的捆绑、快速匹配、在搜索路径中加入词跳转的估计参数等 .利用上述技术 ,该文实现了一个基于数据手套和位置跟踪器的大词汇量的连续的中国手语实时识别系统 .对中国手语辞典中收录的 5 10 0个词以及一批连续语句作实验 ,实验结果表明 。