中国手语手势词识别的一种快速方法.pdfVIP

吴江琴等：中国手语手势词识别的一种快速方法 中国手语手势词识别的一种快速方法! ! !! 吴江琴 高 文 庞 博 韩静萍 （哈尔滨工业大学计算机系 哈尔滨 150001） ! （中国科学院计算技术研究所 北京 100080 ） !! （ 哈尔滨工业大学威海分校信息控制系 威海 264200 ） 摘 要 选取 型号数据手套作为手语输入设备，采用 （ CybergIove DGMM Dynamic Gaussian Mixture ModeI ）作为手势词识别技术，提出了基于相对熵的有哪些信誉好的足球投注网站策略，并将其应用于基于半 连续DGMM 的手势词识别中以提高手势词识别速度。实验结果表明，采用有哪些信誉好的足球投注网站策略后手 势词识别效果与原来相当，而识别速度提高了近 倍。 15 关键词 手语识别，动态高斯混合模型，隐式马尔可夫模型，相对熵 美国手语识别系统以及 Kirsti GrobeI 与 MarceII As- ［］ 0 引言 sam 9 的手语识别系统均采用HMM 作为识别技术。 然而正是由于HMM 拓扑结构的一般性，导致这 手语是聋人使用的语言，是由手形动作辅之以 种模型在分析手语信号时过于复杂，使得HMM 训练 表情姿势由符号构成的比较稳定的表达系统，是一 和识别计算量过大。尤其是在连续HMM 中，由于需 种靠动作/ 视觉交际的语言。手语识别的研究目标 要计算大量的状态概率密度，需要估计较多的参数， 是让机器“看懂”聋人的语言。手语识别和手语合成 使得训练及识别的速度相对较慢。基于上述原因，大 相结合，构成一个“人 机手语翻译系统”，便于聋人 - ［］ 多数手语识别系统采用的HMM 均为离散HMM。针 1 与周围环境的交流。中国手语 的构成是以手势语 对上述问题，本文采用 （ DGMM Dynamic Gaussian Mix- 为主，适当配合手指语。在日常交往中，聋人习惯使 ［ ］ 10 ture ModeI ） 来模型化手语信号。但是，由于在识别 用手势语。因而，本文针对中国聋人手势语讨论手