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基于关键帧的多级分类手语识别研究* 总被引:7,自引:1,他引:6
提出了一种基于关键帧识别的多级分类的手语识别方法,该方法采用HDR(多层判别回归)/DTW(动态时间规正)模板匹配多级分类方法。根据手语表达由多帧构成的特点,采用SIFT(尺度不变特征变换)算法定位获取手语词汇的关键帧,并提取其特征向量;根据手语词汇的关键帧采用HDR方法缩小搜索范围,然后采用DTW比较待识别的手语词特征与该范围内每一个手语词进行匹配比较,计算概率最大的为识别结果。这种方法在相同识别率的情况下比HMM识别方法速度提高近8.2%,解决了模板匹配法在大词汇量面前识别率快速下降的问题。 相似文献
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在近些年的手语识别工作中,HMM起到了重要的作用。提出将SCHMM用于手语识别,实验结果表明SCHMM优于离散隐马尔科夫模型(DHMM)和连续隐马尔科夫模型(CHMM),可以避开DHMM中因矢量量化造成的信息损失,在保证识别率的前提下降低模型的复杂性和运算量。 相似文献
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目前,关于连续手语语句识别的研究相对较少,原因在于难以有效地分割出手语词。该文利用卷积神经网络提取手语词的手型特征,同时利用轨迹归一化算法提取手语词的轨迹特征,并在此基础上完成长短期记忆网络的构建,从而为手语语句识别准备好手语词分类器。对于一个待识别的手语语句,采用基于右手心轨迹信息的分割算法来检测过渡动作。由过渡动作可以将语句分割为多个片段,考虑到某些过渡动作可能是手语词内部的动作,所以将若干个片段拼接成一个复合段,并按照层次遍历的次序对所有复合段运用手语词分类器进行识别。最后,采用跨段搜索的动态规划算法寻找最大后验概率的词汇序列,从而完成手语语句的识别。实验结果表明,该算法可以对47个常用手语词组成的语句做出识别,且具有较高的准确性和实时性。 相似文献
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手语识别的研究具有重大的学术价值和广泛的应用前景.在近些年的手语识别工作中,隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Models,简称HMMs)起到了重要的作用.基于HMM的统计框架是当前动态识别领域的主流方法,同时也是该文的研究工作的理论基础.提出将半连续隐马尔科夫模型(SCHMM)用于手语识别,在理论上证明了SCHMM优于离散隐马尔科夫模型(DHMM)和连续隐马尔科夫模型(CHMM),可以避开DHMM中因矢量量化造成的信息损失,在保证识别率的前提下降低模型的复杂性和运算量. 相似文献
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基于虚拟人合成技术的中国手语合成方法 总被引:13,自引:1,他引:13
介绍了一种中国手语合成方法,实现了文本到中国手语的自动翻译,并使用虚拟人合成技术,实现了中国手语的合成与显示,以此帮助聋人与听力正常人之间实现自然交流.在该方法中,首先应用两只数据手套和3个6自由度位置跟踪器,基于运动跟踪的原理,记录真实人体演示每个手语词的运动数据,建立一个初始的手语词运动数据库.然后,应用一种基于控制点的人体运动编辑方法,对每个手语词的运动数据进行编辑与微调,最后得到一个高质量的手语词运动数据库.当给定一个文本句子时,应用人体运动合成方法,对每个手语词的手语运动片段进行拼接合成,最终生成一个完整的手语运动,并基于VRML的人体运动显示方法将合成的运动逼真地显示出来.基于该方法,在PC/Windows/VC6.0环境下实现了一个中国聋人手语合成系统.该系统采集了<中国手语>(含续集)中收录的5 596个手语词,可以合成一般生活与教学用语.经聋校的老师和学生确认,合成手语准确逼真,可以广泛应用于教学、电视、Internet 等多种大众媒体,帮助聋人参与其他听力正常人的活动,具有广泛的应用前景和重要的社会意义. 相似文献
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为了利用低成本的硬件来实现对印刷体文字的快速识别,提出了一种基于多级分类的印刷体文字快速识别算法,该算法从预处理、特征提取,到模式匹配各个阶段,都对传统方法作了合理的改进.该算法首先是采用36×36,而不是传统的48×48点阵进行归一化,从而有效地减少了计算量和字典容量;其次是采用改进的粗外围特征,并进行二重分割,以提高特征的稳定性;最后在各级分类中采用了不同的判别准则,包括绝对值距离、欧氏距离及相似度准则,以适应于时间、准确性的不同要求.同时用该算法对一级汉字7000个样本进行了实验,其结果表明,实际正确识别率(正识率)达95%,前5位累积正识率可达98%,从而为“电子阅读笔”的开发与研制打下了坚实的理论基础. 相似文献
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汉字识别中,以往的分类器设计都是以字为单位的“字分类器”。字分类器的输出总是与待识字结构相似的一个侯选字集合。这是使后级识别容易产生误识的主要原因。为克服字分类器的缺点,本文给出了以词为单位的词分类器设计的策略与方法,并实验验证了词分类器在分类率及分类速度方面均优于字分类器。 相似文献
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