【摘 要】
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针对解决大词汇量手语识别的问题,该文从两方面进行了研究.首先,减少搜索空间,用分层搜索的办法.先使用一些简单的分类器将大的词汇量分成一些小的集合,再在这些小的集合里进
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针对解决大词汇量手语识别的问题,该文从两方面进行了研究.首先,减少搜索空间,用分层搜索的办法.先使用一些简单的分类器将大的词汇量分成一些小的集合,再在这些小的集合里进行搜索.该文研究分层搜索中的单、双手词分类器,提出了Bounding Box方法、统计频率方法和GMM方法.其次,减少模型数目.引入基元代替整个词汇作为识别系统的最小区分单元来进行大词汇量手语识别.该文提出一种ISODATA／DTW方法,该方法结合了ISODATA的自动聚类和DTW的时间对齐功能,从而能实现对带有时序信息的手语段数据进行自动聚类,从词汇中自动提取识别的基元,为后续的大词汇量孤立词和连续语句识别提供了基础.另外,该文还针对数据采集过程中遇到的数据手套损坏所带来的数据转换问题提出了一种设备间的数据转换方法,使得不同设备间的数据共用成为可能.
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