【摘 要】
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哑语是聋哑人群体在日常生活中主要交流方式之一,在聋哑人群体间扮演着重要的角色。随着深度学习的快速发展,越来越多的学者致力于哑语识别技术研究,来解决聋哑人之间及聋哑人与正常人之间交流困难的问题。然而关于动态哑语识别领域仍然有一些问题尚待解决。（1）哑语单词是通过一系列复杂变化的手势来描述,这些手势之间具有相似性并存在一定的冗余;而且目前主流的哑语识别网络模型的参数量很庞大,导致模型很复杂,难以实现轻
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哑语是聋哑人群体在日常生活中主要交流方式之一,在聋哑人群体间扮演着重要的角色。随着深度学习的快速发展,越来越多的学者致力于哑语识别技术研究,来解决聋哑人之间及聋哑人与正常人之间交流困难的问题。然而关于动态哑语识别领域仍然有一些问题尚待解决。（1）哑语单词是通过一系列复杂变化的手势来描述,这些手势之间具有相似性并存在一定的冗余;而且目前主流的哑语识别网络模型的参数量很庞大,导致模型很复杂,难以实现轻量化设计及实时性要求。（2）目前哑语语句翻译算法存在着网络模型推理速度慢,难以收敛的问题,而且难以全面地顾及长时时序信息和局部特征信息。针对问题（1）,本文提出了一种基于关键帧提取和轻量级神经网络的哑语孤立词识别算法,不仅减少了网络输入数据量,而且降低了模型的计算复杂度。设计了一种基于卷积自编码器优化聚类的关键帧提取算法来降低原始输入序列中的冗余并获得具有代表性的关键帧。设计了一种轻量级网络VTN-C来对哑语关键帧序列进行特征提取和分析,进一步的降低模型参数量的规模,并实现对哑语单词的识别。为了验证算法的有效性,本文在SLR＿Dataset数据集、AUTSL＿Dataset数据集上进行验证。实验结果表明,与现有其它方法相比,本文提出的方法VTN-C网络在两个数据集上能够对哑语孤立词分别达到了93.6%和91.3%的准确率,取得了优异的识别效果。针对问题（2）,本文提出了一种基于CNN和空洞卷积的双路并行手语翻译模型,称为DCC-SLT网络。利用CNN在短时时序局部特征响应上的出色表现和空洞卷积在长时时序上强大的建模能力,有效整合了时序上的局部响应信息和长期时序上的上下文信息,并提高模型的整体收敛速度,获得了良好的翻译效果。为了验证算法的有效性,本文在RWTH-PHOENIX-Weather 2014数据集上进行验证,实验结果表明,本文提出的DCC-SLT网络对于哑语连续语句翻译的误字率为37.2%,比现有其他方法有着更低的误字率,并且网络模型参数量远小于现有模型。
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