【摘 要】
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手语识别技术在改善聋哑人日常交流和推动社会和谐发展过程中扮演着重要角色。基于孤立词的手语识别技术是国内外研究学者的热门研究领域,虽然已经取得了不错的成绩,但仍然存在一些问题与挑战,主要体现在:（1）现有模型结构对输入数据的尺寸有严格规定,极大限制了模型的普适性;（2）浅层的模型结构很难胜任动态手语识别这类较为复杂的建模任务,模型很难自主聚焦于对识别性能起关键作用的显著特征,较多无用特征限制了模型的
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手语识别技术在改善聋哑人日常交流和推动社会和谐发展过程中扮演着重要角色。基于孤立词的手语识别技术是国内外研究学者的热门研究领域,虽然已经取得了不错的成绩,但仍然存在一些问题与挑战,主要体现在:（1）现有模型结构对输入数据的尺寸有严格规定,极大限制了模型的普适性;（2）浅层的模型结构很难胜任动态手语识别这类较为复杂的建模任务,模型很难自主聚焦于对识别性能起关键作用的显著特征,较多无用特征限制了模型的识别性能。（3）早期的多模态特征融合多以特征拼接、加权的方式进行,这不仅会造成大量的冗余特征,还会增加额外的参数和计算量,从而降低模型推理速度和识别性能。本文重点针对以上三个问题进行研究,通过构建有效的多模态动态手语识别系统来提高手语识别性能。本文主要的创新和贡献如下:1.针对问题（1）,本文在3D卷积神经网络的基础上引入时空金字塔池化（Temporal-Spatial Pyramid Pooling,TSPP）模块,构建了多模态手语识别模型TSPPC3D,解决了模型训练过程中对输入数据尺寸限制的难题,实现了对任意尺度数据的建模和识别。同时还减少了额外的复杂操作,增加了训练数据。在公开的手语识别数据集上的识别准确率达到了87.4%,相比原始C3D模型提高了12.7%。2.针对问题（2）,本文将3D卷积结构和残差网络相结合,通过引入时间-通道-空间注意力机制（Temporal-Channel-Spatial Attention,TCSA）来构建多模态手语识别模型Res3D-TCSA,解决了模型深度增加导致的梯度消失而限制模型性能的问题,通过注意力机制自动分配不同特征的权重来关注显著特征,提高手语识别率。该模型在公开的手语识别数据集上识别准确率达到了89.4%,相较C3D模型提高了14.7%,并且比目前现有手语识别最佳方法的准确率高出0.7%。3.针对问题（3）,本文提出了一种基于典型相关分析的多模态融合算法,分别构建了多模态手语识别模型TSPP-C3D和Res3D-TCSA,在保留了不同模态数据特有特征的基础上,利用多模态特征之间的相关性建模,从而提升了手语识别的准确性。TSPP-C3D的多模态识别准确率相较于RGB数据和深度数据分别提高了2.1%和3.2%,Res3D-TCSA相较于RGB数据和深度数据的准确率分别提高了1.0%和1.8%。
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