【摘要】手语识别广泛应用于聋哑人与正常人之间的交流中。针对手语识别任务中时空特征提取不充分而导致识别率低的问题,提出了一种新颖的基于时空注意力的手语识别模型。首先提出了基于残差3D卷积网络(Residual 3DConvolutional Neural Network,Res3DCNN)的空间注意力模块,用来自动关注空间中的显著区域;随后提出了基于卷积长短时记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory,ConvLSTM)的时间注意力模块,用来衡量视频帧的重要性。所提算法的关键在于在空间中关注显著区域,并且在时间上自动选择关键帧。最后,在CSL手语数据集上验证了算法的有效性。
【关键词】
《建筑知识》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中外医疗》 2015-07-06
《广州大学学报（社会科学版）》 2015-07-06
《重庆电子工程职业学院学报》 2015-07-02
《重庆高教研究》 2015-07-06
010-56259535
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