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基于全局注意力机制和LSTM的连续手语识别算法
文献摘要：
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.
文献关键词：
手语识别;特征提取;全局注意力机制;LSTM
中图分类号：
作者姓名：
杨观赐;韩海峰;刘赛赛;蒋亚汶;李杨
作者机构：
贵州大学 机械工程学院,贵阳 550025;贵州大学 现代制造技术教育部重点实验室,贵阳 550025;贵州大学 省部共建公共大数据国家重点实验室,贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]杨观赐;韩海峰;刘赛赛;蒋亚汶;李杨-.基于全局注意力机制和LSTM的连续手语识别算法)[J].包装工程,2022(08):28-34
A类：
B类：
全局注意力机制,连续手语识别,识别算法,识别准确率,听障人群,沟通障碍,帧间差分法,对视,视频数据,ResNet,提取特征,特征序列,时序分析,CSL,识别率,错误率,翻译性能,算法实现,无障碍
AB值：
0.184684
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