[发明专利]深层神经网络AR手语翻译学习方法、客户端及服务器有效
| 申请号： | 201810089087.2 | 申请日： | 2018-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN108427910B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 秦路 | 申请（专利权）人： | 浙江凡聚科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G10L15/24;G06F16/535 |
| 代理公司： | 浙江永鼎律师事务所 33233 | 代理人： | 陆永强;张建 |
| 地址： | 310053 浙江省杭州市滨江区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深层神经网络AR手语翻译学习方法、客户端及服务器，包括以下步骤：A：接收并识别终端设备上传的手语动作数据，将手语动作转换为自然语言发送给终端设备；或者，同时接收面部表情数据和/或外部环境数据，然后结合面部表情数据和/或外部环境数据将手语动作转换为自然语言发送给终端设备；B：接收并识别终端设备上传的自然语言数据，将自然语言数据转换为手语动作数据并基于手语动作数据构建动态虚拟人物，将动态虚拟人物发送给终端设备以在终端设备上显示手语动作。本发明的优点在于：将对手语动作的翻译结合于用户的面部表情和周围环境，提高翻译的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 深层 神经网络 ar 手语 翻译 学习方法 客户端 服务器 | ||
【主权项】：
1.一种深层神经网络AR手语翻译学习方法，其特征在于，包括以下方法：A：接收并识别终端设备(1)上传的手语动作数据，将手语动作转换为自然语言发送给终端设备(1)；或者，同时接收面部表情数据和/或外部环境数据，然后结合面部表情数据和/或外部环境数据将手语动作转换为自然语言发送给终端设备(1)；B：接收并识别终端设备(1)上传的自然语言数据，将自然语言数据转换为手语动作数据并基于手语动作数据构建动态虚拟人物，将动态虚拟人物发送给终端设备(1)以在终端设备(1)上显示手语动作。
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