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HMM方法在手语识别中的应用

HMM在语音识别中已得到广泛应用。近年来,HMM方法在手语识别领域越来越受到关注  (本文共5页) 阅读全文>>

中国科学技术大学
中国科学技术大学

基于卷积网络和长短时记忆网络的中国手语词识别方法研究

手语识别是通过人机交互技术(Human Computer Interaction,HCI)将采集到的手语翻译成文字或者语音,为听障人群提供语言交流上的便利,也为先天性失聪的聋哑患儿,增添了从小接受良好教育的机会。研究手语识别,构建一个完整的可应用系统,能够保障听障人群的学习工作和生活,促进社会和谐发展,具有重要的社会现实意义。除此之外,科技生活也逐渐成为现代人们的一种生活方式,研究基于计算机视觉的手语手势识别作为一种人机交互模式,也可以给现代人的智能生活带来舒适便捷的体验。手语识别作为一种时序性任务,时序性建模的优劣是识别效果好坏的关键因素。随着近年来基于深度学习的方法在计算机视觉领域取得的重大发展和突破,充分展示了卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的特征提取能力和递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的时序建模能力。因此,本文根据Kinect2.0获取...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连海事大学
大连海事大学

多通道手语信息融合方法的研究

手语是聋人使用的语言,是聋人进行日常交流的主要方式。手语通过手势、表情和头部姿态等多种方式协同表达信息,并且相对于一般人的肢体语言来说更加有规律性,语义也更为丰富,因此可以作为拟人化人机交互的研究平台。目前对手语识别的研究主要是针对手部信息进行处理、建模和识别,但手语是以手形、手臂运动并辅之以表情、唇动及其它体势来表达思想的人体语言,在手语的表达过程中,手势和表情起着关键作用,并且有实验表明,当只有手势而没有表情时,人所能理解的内容估计不超过60%,因此本文在手语识别过程中对多个通道的手语信息进行融合识别,以期提高手语识别的准确率。具体而言,本文的主要研究工作主要包括:1.利用隐马尔科夫模型(HMM)技术分别实现对手势特征和面部表情特征的训练和识别,得到单通道手语信息的识别匹配概率;2.实现Bayes估计理论算法,并应用到手语信息的融合中,利用系统的先验知识及各通道识别情况来给出先验概率,并将各通道识别匹配概率作为条件概率进行决...  (本文共83页) 本文目录 | 阅读全文>>

《中国医学教育技术》1998年03期
中国医学教育技术

自动手语通信系统的研制

1.简介 手语是聋哑人之间或聋哑人与正常人之间交流的一种主要工具,而这种交...  (本文共3页) 阅读全文>>

《中国残疾人》1998年02期
中国残疾人

学手语

)瘫刀后幼c、厚蓦尹狐易易) 姗苦.区粉联理事长~~~.~....~.~~.,..‘今.~-.-~-.一...  (本文共1页) 阅读全文>>

《中国残疾人》1998年09期
中国残疾人

手语新闻收视的调查与思考

通过对北京市部分聋人进行的问卷及访谈调查得知: 1.大多数聋人认为手语新闻有必要; 2.大多数聋人只是偶...  (本文共3页) 阅读全文>>

《中国残疾人》1998年09期
中国残疾人

学手语

~~学手语...  (本文共1页) 阅读全文>>