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基于深度学习的手语识别综述
被引量：
25
1
作者
张淑军
张群
李辉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期1021-1032,共12页
手语识别涉及计算机视觉、模式识别、人机交互等领域,具有重要的研究意义与应用价值。深度学习技术的蓬勃发展为更加精准、实时的手语识别带来了新的机遇。该文综述了近年来基于深度学习的手语识别技术,从孤立词与连续语句两个分支展开...
手语识别涉及计算机视觉、模式识别、人机交互等领域,具有重要的研究意义与应用价值。深度学习技术的蓬勃发展为更加精准、实时的手语识别带来了新的机遇。该文综述了近年来基于深度学习的手语识别技术,从孤立词与连续语句两个分支展开详细的算法阐述与分析。孤立词识别技术划分为基于卷积神经网络(CNN)、3维卷积神经网络(3D-CNN)和循环神经网络(RNN) 3种架构的方法;连续语句识别所用模型复杂度更高,通常需要辅助某种长时时序建模算法,按其主体结构分为双向长短时记忆网络模型、3维卷积网络模型和混合模型。归纳总结了目前国内外常用手语数据集,探讨了手语识别技术的研究挑战与发展趋势,高精度前提下的鲁棒性和实用化仍有待于推进。
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关键词
深度学习
手语识别
卷积网络
循环神经网络
长时序建模
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职称材料
题名
基于深度学习的手语识别综述
被引量：
25
1
作者
张淑军
张群
李辉
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期1021-1032,共12页
基金
国家自然科学基金(61702295,61672305)
山东省重点研发计划项目(2017GGX10127)。
文摘
手语识别涉及计算机视觉、模式识别、人机交互等领域,具有重要的研究意义与应用价值。深度学习技术的蓬勃发展为更加精准、实时的手语识别带来了新的机遇。该文综述了近年来基于深度学习的手语识别技术,从孤立词与连续语句两个分支展开详细的算法阐述与分析。孤立词识别技术划分为基于卷积神经网络(CNN)、3维卷积神经网络(3D-CNN)和循环神经网络(RNN) 3种架构的方法;连续语句识别所用模型复杂度更高,通常需要辅助某种长时时序建模算法,按其主体结构分为双向长短时记忆网络模型、3维卷积网络模型和混合模型。归纳总结了目前国内外常用手语数据集,探讨了手语识别技术的研究挑战与发展趋势,高精度前提下的鲁棒性和实用化仍有待于推进。
关键词
深度学习
手语识别
卷积网络
循环神经网络
长时序建模
Keywords
Deep learning
Sign language recognition
Convolutional Neural Network(CNN)
Recurrent Neural Network(RNN)
Long-term temporal sequence modeling
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于深度学习的手语识别综述
张淑军
张群
李辉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
25
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