【摘 要】
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针对手语样本缺乏、非特定人样本过于分散的问题,本文引入了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)模型,该模型基于结构风险最小化原则,易收敛,具有很好的泛化推广能力,同时它还
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针对手语样本缺乏、非特定人样本过于分散的问题,本文引入了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)模型,该模型基于结构风险最小化原则,易收敛,具有很好的泛化推广能力,同时它还能反映手语词类别间的差异,能有效地提高识别性能.本文根据手语识别的特点,对传统的SVM模型进行了改进,解决了SVM在应用到手语识别里所遇到的时序匹配、多类概率输出等问题,从而充分发挥了SVM的独特优势.大词汇量识别的难点主要在于训练的模型数多,从而使识别的搜索空间变大,这将导致识别精度下降.对此本文采用了基于HMM和SVM的多级识别结构,在孤立词识别中通过构造易混词集,将HMM模型和SVM模型有效的结合在一起,从而有效提高了识别率.对连续语句的识别问题,本文通过构造易混词网格,实现了基于HMM和SVM的Multi-Pass搜索算法.
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