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连续手语词特征提取器、提取方法、识别模型及方法

摘要

本发明公开了一种连续手语词特征提取器、提取方法、识别模型及方法,通过2DCNN‑3DCNN融合的网络模型,能够从手语视频中识别出所对应的连续手语词;模型既强化了平面特征的提取,又可一定程度上避免3DCNN参数量过大的问题;采用BiLSTM层学习了句子的序列特征,有助于提高句子识别的准确率;本发明结合了2DCNN和3DCNN优点,网络结构层次分明,结构简单,不仅运算速度快,模型参数量少,而且能够捕捉手部运动特征,非常适合于手语识别这种整体运动量不大,但局部运动量相对较大的场合;本发明从视频中提取词汇,再将词汇正确组合,能够有效提取手部特征,进而提高词汇识别和整个句子识别的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN114140869A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 苏州中科先进技术研究院有限公司;

    申请/专利号CN202111244369.3

  • 发明设计人 徐强;辜嘉;吴宗正;李凌;宋凯旋;

    申请日2021-10-26

  • 分类号G06V40/20(20220101);G06V10/40(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44316 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人孟洁

  • 地址 215123 江苏省苏州市工业园区兴浦路333号1幢201室

  • 入库时间 2023-06-19 14:23:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-04

    公开

    发明专利申请公布

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