【摘 要】
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手语不仅是一种重要的人体语言,同时还是人机交互中的一种自然而有效的方式.而如何计算机理解人类手语正是手语识别所要解决的问题.实际的手语识别系统应该是一个面向大词汇
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手语不仅是一种重要的人体语言,同时还是人机交互中的一种自然而有效的方式.而如何计算机理解人类手语正是手语识别所要解决的问题.实际的手语识别系统应该是一个面向大词汇表的实时识别系统,这就需要采用高效的识别算法.该文主要研究了基于数据手套的中国手语识别算法,主要研究内容包括:在孤立手势词识别方面,首先将半连续隐马尔可夫模型(SCHMM)应用于中词汇表、孤立词的中国手语(CSL)识别中,达到了很高的识别精度.但其识别速度较慢,无法满足实时性要求.为了提高系统速度性能,将信息论中相对熵的思想应用到HMM中,并以此为基础建立了基于半连续HMM决策树.与基于半连续HMM的识别系统相比,这种模型的识别精度与半连续HMM模型相当,其训练和识别速度较半连续HMM有较大的改善.在语句级手势识别方面,提出了基于手套数据间隔特征的分词方法和改进的HMM模型.
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