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申请/专利权人：天津理工大学
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298346A
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G09B21/00;G06N3/048;G06V10/82;G06N3/096
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.08.06#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本申请提供了一种基于自适配学习的轻量化手语翻译方法，涉及视频的机器翻译的技术领域，所述方法包括如下步骤：S1：输入手语视频并将其存储为RGB格式，通过帧采样得到视频帧，再对视频帧进行预处理操作，以获取张量格式的视频帧数据；S2：通过预训练模型提取视觉特征，以在更少参数的前提下就能得到低维特征表示；S3：通过时空适配器来捕获时序信息，并利用其分层时间推理的优点结合时空特征，以获得更精确的视觉特征；S4：利用翻译模块将视觉特征表示翻译为对应的口语句子。通过本申请可以高效利用时空信息，提高手语翻译的精度，并减少模型训练参数量。
主权项：1.一种基于自适配学习的轻量化手语翻译方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：S1：读入手语视频存储为RGB格式，通过帧采样处理得到视频帧，接着再对视频帧进行预处理操作，以获取所需的视频帧张量格式；S2：迁移预训练模型来指导特征提取模块提取视觉特征，以减少模型训练参数并同时获得低维特征表示；S3：输入到时序模块，通过时空适配器来捕获时序信息，并利用其分层时间推理的优点高效结合时空特征，以得到更精确的视觉特征；S4：利用Transformer将视觉特征表示翻译为对应的口语句子。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津理工大学 基于自适配学习的轻量化手语翻译方法
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