基于ANN/HMM的中国手语识别系统

手语是聋哑人使用的语言。它是由手形动作辅之以表倩姿势为符号构成的比较稳定的表达系统,是一种靠动作／视觉交际的特殊的语言。一方面,手语识别可以作为健全人与聋哑人之间的翻译,为聋哑人提供更好的服务;另一方面,作为人体语言理解的一部分,手语识别可作为人机交互的一种手段。该文实现了基于ANN／HMM的手语识别系统,采用ANN方法建立了关于手形、位置、方向的特征映射器,并在建立手形特征映射器的过程中,给出了多特征多分类器融合算法。实验证明,基于ANN／HMM的手语识别系统是可行及实用的。     

多层DGMM识别器在中国手语识别中的应用

手语是聋人使用的语言,是由手形动作辅之以表情姿势由符号构成的比较稳定的表达系统 ,是一种靠动作/视觉交际的语言.手语识别的研究目标是让机器“看懂”聋人的语言.手 语识别和手语合成相结合,构成一个“人-机手语翻译系统”,便于聋人与周围环境的交 流.手语识别问题是动态手势信号即手语信号的识别问题.考虑到系统的实时性及识别效率, 该系统选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备,采用DGMM(dynamic Gaussian mixt ure model)作为系统的识别技术,并根据中国手语的具体特点,在识别模块中选取了多层识 别器,可识别中国手语字典中的274个词条,识别率为97.4%.与基于单个DGMM的识别系统比 较,这种模型的识别精度与单个DGMM模型的识别精度基本相同,但其识别速度比单个DGMM的 识别速度有明显的提高.     

面向中等词汇量的中国手语视觉识别系统

手语识别的研究和实现具有重要的学术价值和广泛的应用前景.提出了基于混合元捆绑的隐马尔可夫模型(TMHMM)用于视觉手语识别.TMHMM的模型刻画精度接近于连续隐马尔可夫模型,因此能保证最终的识别率不会明显降低,同时通过混合元捆绑降低计算成本,有效地提高识别速度.在特征提取方面,提出的层次型特征描述方案更加适合于中等或更大词汇量的手语识别.在此基础上,通过集成鲁棒的双手检测、背景去除和瞳孔检测等技术,实现了一个面向中等词汇量的中国手语视觉识别系统.实验结果表明,提出的方法能较好地实现常规背景中的中等词汇量的手语识别.     

基于SOFM/HMM模型的非特定人手语识别系统

手语识别是通过计算机提供一种有效而准确的机制将手语翻译成文本或语音。目前最新发展水平的手语识别系统在实际应用中应该解决非特定人手语识别问题。该文在分析非特定人手语识别特点－数据多且差异大、模型训练难收敛、对不同人数据的特征提取需求更迫切－的基础上，提出了SOFM／HMM模型，将自组织特征映射（SOFM）很强的特征提取功能和隐马可夫模型（HMM）良好的处理时间序列属性结合在一个新颖的框架下，并把该模型应用到非特定人中国手语识别中，实验结果表明，SOFM／HMM模型手语识别率比传统的HMM模型提高近5％。     

基于SRN/HMM的非特定人连续手语识别系统

手语识别是通过计算机提供一种有效而准确的机制将手语翻译成文本或语音。目前最新发展水平的手语识别系统在实际应用中应解决非特定人连续手语问题。提出一种将连续手语识别分解成各弧立词识别的分治方法，用于非特定人连续手语识别。把精简循环网（simple recurrent network,简称SRN）作为连续手语的段边界检测器，把SRN分段结果作为隐马可夫模型（hidden Markov models,简称HMM）框架中的状态输入，在HMM框架里使用网格Viterbi算法搜索出一条最佳手语词路径。实验结果表明，该方法的识别效果比单纯使用HMM要好。     

面向大词汇量的实时连续中国手语识别系统

目前手语识别研究的难点之一在于如何实现大词汇量的连续语句识别，针对这个问题，该文提出了几个有效的方法，包括修正转移矩阵，状态结点的捆绑，快速匹配，在搜索路径中加入词跳转的估计参数等。利用上述技术，该文实现了一个基于数据手套和位置跟踪器的大词汇量的连续的中国手语实时识别系统，对中国手语辞典中收录的5100个词以及一批连续语句作实验，实验结果表明，文中所介绍的技术在提高系统识别速度和准确率方面都很有效。     

基于Leap Motion的手语识别算法优化

Leap Motion设备产生的数据在虚拟环境中可以进行手势识别。通过识别和跟踪用户的手来生成虚拟3D手部模型,从而获取手势信息。本文设计了一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)分类算法来学习从Leap Motion中所获取的手势信息的系统,根据手势特征的重要性赋予不同权值,可进一步提高分类准确率,实现手语信息的识别输入。测试结果表明,识别准确率为86.1%,手语打字输入识别速度为每分钟13.09个字符,可显著提高聋哑人与正常人之间沟通的便捷性。     

结合HMM和SPSM的手语识别方法

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,隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,简称HMMs)起到了重要的作用,但是,HMMs假设同一状态内的观察值之间是独立同分布的,这个假设同某些手语信号的帧间相关性相背离。受到多项式片段模型(Polynomial Segment Models,简称PSMs)能够显式描述帧间相关性的启发,提出了一种简化的PSMs,其中应用马氏距离作为距离测度。实验表明,这种简化的PSMs在同传统的HMMs进行后验概率归一化求和的融合之后,手语词的平均相对正确率得到了13.38%的提升,从而证明此方法是一种更加精确的手语识别方法。     

嵌入式语音识别系统的研究

结合PDA的自身特点，讨论了新型嵌入式语音识别系统ESRS；同时重点讲述了ESRS的系统结构框架和实现的关键技术，包括基于时域能量的端点检到、基于隐马尔可夫模型的拒识技术、特征提取和抗噪技术。     

基于多分辨率的多层分类器的手语识别方法

本文提出了一种基于多分辨率的多层分类器的手语识别方法,该方法对来自数据手套的手语输入,先用多分辨率选择特征,然后根据这些特征数据先进行低分辨率识别,再使用全部数据进行高分辨率识别。实验结果表明,该方法比传统HMM(隐马尔可夫模型)识别过程识别速度平均提高了约0.6秒,识别率提高了6.73％。     

具有不同数目状态结点的HMMs在中国手语识别中的应用

中国手语是中国聋人使用的语言,主要通过手势动作来表达一定的含义。因而,手语识别问题是动态连续信号的识别问题。目前大部分手语识别系统采用HMMs(hidden Markov models)作为系统的识别系统。由于各个词包含的基本手势数不同,若所有模型都由同样数目的状态结点构成会影响识别率。而由人为每个词设置状态数又很难达到完全准确,所述系统使用一种基于动态规划的估计状态结点数的办法,并实现了基于具有不同状态数目的HMM的训练及识别过程,实验结果表明,该系统在手语的识别速度和识别精度方面都有所提高。     

文本驱动的聋哑人手语合成系统

主要介绍作者在文本驱支的聋哑人手语合成研究领域取得的研究成果,给出了手语、手势的形式化定义,介绍了设计、实现的文本驱动的聋哑人手语合成的结构和手语合成过程,提出了虚拟三维人手及手臂的抽象结构、手及手臂的运动控制模型、手语参数的获取方法,手势库的建立方法以及手及手臂的运动控制算法;给出了详细的实验结果及结论。     

语音识别中统计与规则结合的语言模型

在分析语音识别系统中,基于规则方法和统计方法的语言模型,提出了一种对规则进行量化的合成语言模型.该模型既避免了规则方法无法适应大规模真实文本处理的缺点,同时也提高了统计模型处理远距离约束关系和语言递归现象的能力.合成语言模型使涵盖6万词条的非特定人孤立词的语音识别系统的准确率比单独使用词的TRIGRAM模型提高了4.9%(男声)和3.5%(女声).     

联机手写体汉字识别后处理技术的研究

文中提出了一种规则和统计相结合的计算语言模型应用于联机手写体汉字识别后处理的技术,把基于统计的大词表Ｍａｒｋｏｖ语言模型与语言规则量化模型,通过词网格技术集成在一个语言解码器,这种后处理方法由３个阶段组成,词网格生成,语言解码,基于Ｃａｃｈｅ的自学习机制,语言解码器采用Ｖｉｔｅｒｂｉ搜索算法求解最优语句候选,该项技术已应用于ＨＰＣ（手持机）手写电脑的联机汉字手写体识别系统中,汉字识别率为９１．３％     

VQ／HMM二级音节识别的研究

ＨＭＭ技术在语音识别是得到较为成功的应用，然而ＶＱ／ＨＭＭ对在词表的识别速度及识别率仍不理想，文中根据系统实现中的实时性和识别率的要求，提出了初始码本均匀法，对参加训练的各音先对其求平均，然后用各音的平均值组成初始矢量的空间，并采用码本快速迭代法以及标号直方图法与ＨＭＭ识别相结合的二级识别方法，提高了系统的识别率和识别速度，此方法简单，易于实时化。     

基于颜色规格化的交通标志识别

采用神经网络群构成的分类器解决实景交通标志识别问题时,识别率普遍较低.分析可知,颜色复杂性造成的颜色失真是影响识别率的主要因素.遵循"简化复杂问题、基于颜色信息、采用智能方法"的基本思路,提出了一种新的解决方案:先通过颜色规格化方法将交通标志中复杂的颜色信息简化为5种基本颜色,然后再利用两级智能分类器实现分类.采用BP网络实现了颜色规格化;实验表明,这种方法具有很好的鲁棒性.     

一种捆绑子空间分布隐马尔可夫模型的训练方法

提出一种捆绑子空间分布隐马尔可夫模型的训练方法。该方法利用多变量相关系数将语音信号的特征向量进行子空间划分;利用k均值算法捆绑特征向量子空间的高斯分布,得到子空间高斯分布的原型,减少模型的参数。通过实验,用该方法训练的捆绑子空间隐马尔可夫模型,不仅提高了识别器的精确度和识别速度,而且节省了存储空间。     

领域语言模型及其在中文输入系统中的应用

提出一种构建领域语言模型的策略,并基于余弦相似度提出一种模型融合的方法,以便将领域语言模型融入动态自学习语言模型,该语言模型可应用于中文输入系统.实验表明,加载了领域语言模型的中文输入系统不仅降低了平均码长,而且显著提高了首字命中率.