基于深度学习的连续手语语句识别算法

目前,关于连续手语语句识别的研究相对较少,原因在于难以有效地分割出手语词。该文利用卷积神经网络提取手语词的手型特征,同时利用轨迹归一化算法提取手语词的轨迹特征,并在此基础上完成长短期记忆网络的构建,从而为手语语句识别准备好手语词分类器。对于一个待识别的手语语句,采用基于右手心轨迹信息的分割算法来检测过渡动作。由过渡动作可以将语句分割为多个片段,考虑到某些过渡动作可能是手语词内部的动作,所以将若干个片段拼接成一个复合段,并按照层次遍历的次序对所有复合段运用手语词分类器进行识别。最后,采用跨段搜索的动态规划算法寻找最大后验概率的词汇序列,从而完成手语语句的识别。实验结果表明,该算法可以对47个常用手语词组成的语句做出识别,且具有较高的准确性和实时性。

基于关键帧的连续手语语句识别算法研究

目前,对于动态手语的识别大多只是针对手语词汇的,对连续的手语语句的识别研究以及相应成果较少,原因在于难以对其进行有效的分割。提出了一种基于加权关键帧的手语语句识别算法。关键帧可以看作是手语词汇的基本组成单元,根据关键帧即可得到相关词汇,并将其组成连续的手语语句,从而避免了对手语语句直接做分割的难点。借助于体感设备,首先提出了一种基于手语轨迹的自适应关键帧提取算法,然后根据关键帧包含的语义对其进行加权处理,最后设计了基于加权关键帧序列的识别算法,得到连续的手语语句。实验证明,设计的算法可以实现对连续手语语句的实时识别。