其中一种被广泛应用的模型是长短时记忆脉冲神经网络(LSTM-PCNN)。这种模型结合了长短时记忆网络(LSTM)和脉冲神经网络(PCNN)的优势,提高了手语识别的准确性和效率。 LSTM-PCNN模型的工作原理如下:首先,输入的手语图像被转换为一系列的帧。每一帧都包含一个手势的静态图像。然后,这些静态图像通过LSTM网络进行处理。
该数据集专为手势手语识别设计,包含大量的图像样本,涵盖了80种不同的手势类别。这些手势包括日常生活中常见的动作和表达,如食物、饮料、问候、支付方式等。数据集采用YOLOv5格式进行标注,适用于基于YOLOv5的目标检测任务。该数据集已经划分好训练集、验证集和测试集,并且应用了多种数据增强技术,以提高模型的泛化能力。
手语检测二分类模型的架构流程:抽取每帧位姿、计算相邻帧光流、馈入LSTM并得到结果。 原型验证 当得到有效的手语检测模型后,需要开发出一种可以触发会议app将使用手语表达的用户设置为当前说话人的机制。研究人员开发了基于网页端的demo来进行原型验证,整套模型利用tf.js在浏览器端实现,可以与现有的会议app便捷可靠地集成。
连续手语识别需要利用深度学习和机器学习分类算法处理。 二、开源数据集 1.国外数据集 著名的连续手语数据集是RWTH- PHOENIX-Weather 包含由 9 个人提供的45 760 个视频样本,其中包含 5 356 个与天气预报相关的句子、1200个德国手语词汇,大约占 52 GB的存储空间。 SIGNUM数据集 它包含由 25 个人提供的 33 210 ...
基于mobilenet-v3 small模型的手语字母图像识别 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区 参考资料 数据集: 关于 该数据集是美国手语字母图像的集合,分为 29 个文件夹,代表各个类别。 内容 训练数据集包含 87,000 张 200x200 像素的图像。有 29 个类,其中 26 个用于字母 AZ,3 个类用于SPACE、DELETE和NOTHI...
本发明涉及人工智能的,尤其是涉及一种隐蔽性高、攻击性能好的基于连续手语识别模型的频域对抗样本攻击方法。 背景技术: 1、手语是一种视觉语言,是作为聋哑人或有语言障碍的人的一种常用的交流方式。手语者根据手部及身体其他部位的运动来表示一定意思或特定词语,其中包含手语的五要素:手势、手型、手的位置、手掌方向及...
手语imu骨骼识别模型构建 第43卷 第6A期2016年6月计算机科学Computer ScienceVol.43No.6AJune 2016孙 燮(1992-),男,硕士,主要研究方向为运动捕捉及手势识别算法;陈曦(1977-),男,博士生,高级工程师,主要研究方向为科技馆展项空间设计。基于IMU的手语识别骨骼模型构建孙 燮1 陈曦2(广东工业大学机电工程学院 广州51...
进一步地,所述基于卷积神经网络的手语识别模型使用了改进的yolov4-tiny模型;所述改进的yolov4-tiny模型增加了dspblock模块。[0018]一种基于深度学习模型的手语识别方法,具体步骤如下:[0019]步骤1:制作手语识别数据集;[0020]步骤2:构建神经网络模型;[0021]步骤3:对神经网络模型进行训练;[0022]步骤4:对训练好的模型...
基于快速鲁棒性特征和隐马尔可夫模型的手语识别陈梯;孙杳如【期刊名称】《现代计算机(专业版)》【年(卷),期】2018(000)003【摘要】为解决手语识别在复杂环境下准确率低的问题,提出一种基于快速鲁棒性特征(SURF)和隐马尔可夫模型(HMM)的手语识别方法.所采用数据源是由Kinect摄像头拍摄的手语视频,针对视频中的每一帧...
连续手语词特征提取器、提取方法、识别模型及方法专利信息由爱企查专利频道提供,连续手语词特征提取器、提取方法、识别模型及方法说明:本发明公开了一种连续手语词特征提取器、提取方法、识别模型及方法,通过2DCNN‑3DCNN融合...专利查询请上爱企查