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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及系统，其中一种手语识别方法，包括：采集目标区域内的手语视频；利用预设分层长短期记忆网络提取所述手语视频的特征表示，采用预设长短时记忆神经网络来建模所述手语视频中单词之间的上下文关系，获得文本语义特征；将所述手语视频的特征表示和所述文本语义特征在预设循环神经网络转化器中连接，拟合出最优路径，实现所述手语视频的特征表示和所述文本语义特征的对齐。有效地提高了手语识别在实际应用中的鲁棒性，降低了翻译句子的歧义，使识别后的结果更加符合真实语言的习惯，支持任意长度手语视频的识别。
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图像帧；将所述图像帧中的静止帧去除，并按预设裁切规则处理，得到特征帧；利用预设分层长短期记忆网络提取所述手语视频的特征表示，采用预设长短时记忆神经网络来建模所述手语视频中单词之间的上下文关系，获得文本语义特征；将所述手语视频的特征表示和所述文本语义特征在预设循环神经网络转化器中连接，拟合出最优路径，实现所述手语视频的特征表示和所述文本语义特征的对齐；将视频特征表示与文本特征表示连接，将含有视频特征和文本特征的向量输入到线性层进行线性变换，引入激励函数tanh，在非线性层使用线性映射层改变特征维度，将视频特征和文本特征融合后的特征表示输入到基于循环卷积神经网络的转换器中，建立视频和文本之间的对应关系，将每个位置的概率相乘得到一条路径的概率，将所有路径的概率相加会得到总概率，将路径总和取对数，并取负，得到网络的损失函数，通过梯度下降法更新网络的参数，当损失函数趋于稳定时网络性能最佳。
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权利要求：
百度查询： 深圳市康鸿泰科技有限公司 一种手语识别方法及系统
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