[发明专利]基于全局-局部特征增强的孤立词手语识别方法及系统有效
| 申请号： | 202010513333.X | 申请日： | 2020-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN111652164B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 李厚强;周文罡;胡鹤臻;蒲俊福 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V40/70;G06V10/80;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王娇娇 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局‑局部特征增强的孤立词手语识别方法及系统，方法包括：获取待识别的手语视频，对待识别的手语视频通过共享的卷积层进行特征提取，得到特征图；捕捉特征图的上下文信息，得到全局特征；捕捉特征图的细粒度信息，得到局部特征；基于全局特征和局部特征进行协同学习，得到待识别的手语视频的识别结果。本发明能够实现同时兼顾全局与局部特征，做到对每一种特征的自适应增强；同时，能够使得这两种特征的学习相互促进，以进一步提高手语识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全局 局部 特征 增强 孤立 手语 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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