手語數(shù)據(jù)分析及生成技術(shù).pdf

1、手語是用手形動作輔之以表情姿勢由符號構(gòu)成的比較穩(wěn)定的表達系統(tǒng)，是一種靠動作/視覺交際的語言。手語識別可以輔助聾人，通過計算機提供一種有效的、準確的機制將手語翻譯成文本或語音，使得聾人和聽力正常人之間的交流變得更方便、快捷。因此手語識別研究具有較高的研究價值。
　　綜合現(xiàn)在的研究現(xiàn)狀，手語數(shù)據(jù)差異性矛盾以及訓(xùn)練樣本缺乏已經(jīng)成為制約非特定人手語識別研究發(fā)展的瓶頸問題。本文從數(shù)據(jù)出發(fā)，解決目前非特定手語識別中的“數(shù)據(jù)”問題，主要研究工作

2、如下：
　　1．提出了生成數(shù)據(jù)驅(qū)動的識別框架，分別給出了基于遺傳思想和基于mean-shift的手語數(shù)據(jù)生成策略?；谶z傳思想的生成策略利用手語數(shù)據(jù)的多數(shù)據(jù)流組成特性，首先使用動態(tài)時間規(guī)整算法進行樣本序列對齊，然后采用交叉等遺傳操作方式生成新的數(shù)據(jù)樣本?；趍ean-shift的數(shù)據(jù)生成策略則利用手語數(shù)據(jù)的空間分布結(jié)構(gòu)特性，對手語數(shù)據(jù)進行無參估計進而得到概率密度分布的梯度方向，從而實現(xiàn)手語數(shù)據(jù)的內(nèi)向生成和外向生成。實驗表明，在未注

3、冊測試集的情況下，使用基于遺傳思想和基于mean-shift的數(shù)據(jù)生成策略，系統(tǒng)的識別率均明顯提高，其中采用遺傳思想的數(shù)據(jù)生成策略系統(tǒng)識別率提高到67.3％；基于mean-shift內(nèi)向生成在最優(yōu)的參數(shù)設(shè)置情況下，識別率達到了71.5%，較原始訓(xùn)練集驅(qū)動結(jié)果提高了5.1%。
　　2．從人體運動，語言學(xué)的角度出發(fā)，分析了手語數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性和差異性特點，在此基礎(chǔ)上定義體現(xiàn)手語數(shù)據(jù)共性和個性的方法。我們的方法通過提取、保留手語數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵