【摘 要】
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选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备 ,采用DGMM (DynamicGaus sianMixtureModel)作为手势词识别技术 ,提出了基于相对熵的搜索策略 ,并将其应用于基于半连续DGMM的
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机系!哈尔滨150001,中国科学院计算技术研究所!北京100080,哈尔滨工业大学计算机系!哈尔滨150001,哈尔滨工业大学威海分校信息控制系!威海264200
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选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备 ,采用DGMM (DynamicGaus sianMixtureModel)作为手势词识别技术 ,提出了基于相对熵的搜索策略 ,并将其应用于基于半连续DGMM的手势词识别中以提高手势词识别速度。实验结果表明 ,采用搜索策略后手势词识别效果与原来相当 ,而识别速度提高了近 1 5倍。
We choose Cyberglove data glove as sign language input device, and use DGMM (DynamicGausianMixtureModel) as the gesture word recognition technology, and propose a search strategy based on relative entropy, and apply it to semi-continuous DGMM based gesture word recognition to improve the gesture word recognition speed. The experimental results show that the recognition effect of gesture words is quite similar with the search strategy, and the recognition speed is increased by nearly 15 times.
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