【摘 要】
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目的 为提高连续手语识别准确率，缓解听障人群与非听障人群的沟通障碍。方法 提出了基于全局注意力机制和LSTM的连续手语识别算法。通过帧间差分法对视频数据进行预处理，消除视频冗余帧，借助ResNet网络提取特征序列。通过注意力机制加权，获得全局手语状态特征，并利用LSTM进行时序分析，形成一种基于全局注意力机制和LSTM的连续手语识别算法，实现连续手语识别。结果 实验结果表明，该算法在中文连续手语数
【基金项目】
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国家自然科学基金（62163007）； 贵州省科技计划项目（黔科合平台人才[2020]6007，黔科合支撑[2021]一般439,JXCX[2021]001）；
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目的 为提高连续手语识别准确率，缓解听障人群与非听障人群的沟通障碍。方法 提出了基于全局注意力机制和LSTM的连续手语识别算法。通过帧间差分法对视频数据进行预处理，消除视频冗余帧，借助ResNet网络提取特征序列。通过注意力机制加权，获得全局手语状态特征，并利用LSTM进行时序分析，形成一种基于全局注意力机制和LSTM的连续手语识别算法，实现连续手语识别。结果 实验结果表明，该算法在中文连续手语数据集CSL上的平均识别率为90.08%，平均词错误率为41.2%，与5种算法相比，该方法在识别准确率与翻译性能上具有优势。结论 基于全局注意力机制和LSTM的连续手语识别算法实现了连续手语识别，并且具有较好的识别效果及翻译性能，对促进听障人群无障碍融入社会方面具有积极的意义。
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