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申请/专利权人：天津理工大学
摘要：本发明公开了一种基于强化特征金字塔网络的连续手语识别方法，所述方法包括：首先，通过以ResNet18为基准强化特征金字塔网络提取手语视频帧的原始特征，并结合混合注意力机制，然后，将提取的原始特征输入到1DCNN网络中提取局部时间特征，其次，将局部时间特征输入双层双向LSTM网络获取全局时空特征以及局部时空特征，之后将经过序列建模的特征输入到分类器中进行句子预测，最后，利用全局特征概率矩阵和局部特征概率矩阵计算CTC散度损失，并构建目标函数。该方法能够对连续手语识别任务有显著效果，有效提高手语识别的正确率，促进听障人群和健康人群的交流，促进听障人士融入社会生活。
主权项：1.一种基于强化特征金字塔网络的连续手语识别方法，其特征在于，包括以下步骤：首先从手语数据集中获取手语视频帧，利用ResNet18为基准的2D卷积神经网络2DCNN提取原始特征，以捕获图像中的局部和全局空间信息，强化特征金字塔网络添加混合注意力机制HAM，采用EMSAEnhancedMultiHeadattention和CACoordinateAttention作为两个分支，将所有视频帧的多尺度空间特征通过1DCNN进行短期时间建模，以提取视频的局部时空特征；通过双层双向长短期记忆网络Bi-LSTM对整个特征序列进行长期时间依赖性的建模，将这些特征分别输入到全连接层进行分类输出，生成局部和全局类别概率矩阵，构建CTC散度损失函数和K-L散度损失函数，将所述的目标函数加入至强化特征金字塔网络，1DCNN和Bi-LSTM以形成基于强化特征金字塔网络以及混合注意力的模型，并对所述模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津理工大学 一种基于强化特征金字塔网络的连续手语识别方法
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