论文部分内容阅读
针对手语识别研究中训练样本缺乏,提出了一种衍生数据的方法,有效地解决了动态多数据流手语训练用样本合成问题.利用mean-shift算法可以方便、快捷地得到密度函数梯度的变化方向,从而控制衍生的方向和强度.算法同时考虑到合成样本尽可能包含非特定人的信息及其有效性,对数据所实现的变形不会被识别系统的初始化过程逆转.合成数据驱动的效果受模型的容量、合成的强度与方向影响.在多种实验环境下对驱动效果进行评估,识别率有所提高,在某些例子中提高明显.