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申请/专利权人：深圳市康鸿泰科技有限公司
摘要：本发明实施例提供了一种手语识别方法和系统，通过分层长短期记忆网络后，进行最大池化操作，获得当前窗口的关键信息，网络的长度从长到短进行逐步变化，有效地获得手语视频的时空特征，并从不同级别提取视频的内在联系，可以自动提取当前视频中的关键手势信息，在保证不降低网络精度的前提下，压缩网络，提高计算速度，基于编码器‑解码器结构和基于CTC损失函数的循环神经网络联合训练的手语识别模型，联合优化，训练网络，避免了输出词与输出词之间的独立关系，更符合手语识别的应用场景。
主权项：1.一种手语识别方法，其特征在于，包括：采集目标区域内的手语视频，将所述手语视频转化成第一视频帧；通过预设卷积神经网络提取所述第一视频帧中的特征帧；将所述特征帧输入到预设分层长短期记忆网络，提取出有效帧；将所述特征帧输入到第一层长短期记忆网络，建立所述特征帧的时序关系，得到第一时序帧；将所述第一时序帧输入到第二层长短期记忆网络，提取出第一预设滑动窗口中的关键帧；将所述关键帧输入到第三层长短期记忆网络，提取出第二预设滑动窗口中的所述有效帧；设计多层长短期记忆网络来建模手语视频中词语与词语之间的时序关系，以及标签中词语和词语之间的时序关系；将所述有效帧输入到预设手语识别模型，输出与所述手语视频对齐的目标语句文本；将所述有效帧分别输入到编码器-解码器结构和CTC损失函数中，得到对应的两个损失函数值，将所述两个对应的损失函数值通过线性加权，得到总损失函数值；利用所述总损失函数值训练所述手语识别模型；将所述有效帧输入到基于编码器-解码器结构和基于CTC损失函数的循环神经网络联合训练的模型，输出与所述手语视频对齐的目标语句文本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市康鸿泰科技有限公司 一种手语识别方法和系统
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