【摘 要】
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目前的手语识别领域内主要包含两种识别方法:（1）孤立词的分类识别（2）连续手语语句的识别。由于手语视频的精度低,手部动作有遮挡、变化快等因素,连续手语视频很难根据手语词汇进行切分。针对这一难点,本文提出了一种基于二阶隐马尔可夫模型（HMM2）的连续手语识别方法。在传统的一阶隐马尔可夫模型（HMM1）中,每个状态只与上一个状态有关联,这样虽然可以简单、有效地推导出模型的学习和识别算法,但也丢失了许多
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目前的手语识别领域内主要包含两种识别方法:（1）孤立词的分类识别（2）连续手语语句的识别。由于手语视频的精度低,手部动作有遮挡、变化快等因素,连续手语视频很难根据手语词汇进行切分。针对这一难点,本文提出了一种基于二阶隐马尔可夫模型（HMM2）的连续手语识别方法。在传统的一阶隐马尔可夫模型（HMM1）中,每个状态只与上一个状态有关联,这样虽然可以简单、有效地推导出模型的学习和识别算法,但也丢失了许多从上文传递下来的信息。因此,为了解决HMM1的问题,本文进行如下工作:（1）通过收集多篇文章的词汇频率,从而得到隐马尔可夫模型的相关参数,为之后的连续手语的识别奠定基础。（2）通过三维卷积神经网络对手语孤立词进行识别,实验结果表明,该方法在手语词汇的分类比余弦相似度的效果更好,取得了更高的准确率。（3）利用滑动窗口算法把连续手语视频切分成多个手语片段视频,对每个手语片段视频都通过三维卷积神经网络进行识别,将得到的概率作为二阶隐马尔可夫模型的观测值概率矩阵,并运用Viterbi算法实现连续手语的识别。（4）根据上述手语视频识别技术的特点设计,完成了一个连续手语识别系统。系统分为手语识别服务,模拟训练和模型管理三种主要的功能模块,其中手语识别服务为系统的核心技术,使用者可以通过上传相应的手语视频,经过中间层处理后,将得到的数据由后端完成识别,最终将结果反馈给使用者。
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