多层DGMM识别器在中国手语识别中的应用

• 作者: 吴江琴 陈熙霖 马继涌 高文
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手语识别 动态高斯混合模型 多层DGMM识别器
• 年，卷（期）: 2000,（11）
• 页码范围: 1430-1439
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 2988字
• 语种: 中文

摘要

手语是聋人使用的语言,是由手形动作辅之以表情姿势由符号构成的比较稳定的表达系统 ,是一种靠动作/视觉交际的语言.手语识别的研究目标是让机器"看懂"聋人的语言.手语识别和手语合成相结合,构成一个"人-机手语翻译系统",便于聋人与周围环境的交流.手语识别问题是动态手势信号即手语信号的识别问题.考虑到系统的实时性及识别效率, 该系统选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备,采用DGMM(dynamic Gaussian mixt ure model)作为系统的识别技术,并根据中国手语的具体特点,在识别模块中选取了多层识别器,可识别中国手语字典中的274个词条,识别率为97.4%.与基于单个DGMM的识别系统比较,这种模型的识别精度与单个DGMM模型的识别精度基本相同,但其识别速度比单个DGMM的识别速度有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高文	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系	150	5863	39.0	72.0
5	陈熙霖	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系	13	599	10.0	13.0
6	吴江琴	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系	4	119	4.0	4.0
7	马继涌	中国科学院计算技术研究所	3	68	3.0	3.0