中国生物医学工程学报
中國生物醫學工程學報
중국생물의학공정학보
CHINESE JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING
2011年
3期
333-339
,共7页
田建勋%陈香%李云%杨基海
田建勛%陳香%李雲%楊基海
전건훈%진향%리운%양기해
手语识别%表面肌电%信息融合%统计语言模型
手語識彆%錶麵肌電%信息融閤%統計語言模型
수어식별%표면기전%신식융합%통계어언모형
加速计(ACC)和表面肌电(SEMG)传感器是两种有效轻便的手势捕获设备.本研究提出一种采用多级决策树融合ACC和SEMG信息识别手语词根,并引入统计语言模型进行词根接续判断和错误纠正的中国手语连续语句识别方法.对包含有120个词根的200组连续中国手语句子展开的识别实验结果表明,该方法可以有效的从连续信号中识别出词根序列,120个手语词根全局平均识别率接近95%,句子识别率接近90%,采用纠错模型的方法与未采用纠错模型相比,词根的平均识别率提高了4%左右,句子识别率提高了10%.这种结合模式识别和自然语言处理的手语识别方法在连续手语识别和人机交互领域有着广阔的应用前景.
加速計(ACC)和錶麵肌電(SEMG)傳感器是兩種有效輕便的手勢捕穫設備.本研究提齣一種採用多級決策樹融閤ACC和SEMG信息識彆手語詞根,併引入統計語言模型進行詞根接續判斷和錯誤糾正的中國手語連續語句識彆方法.對包含有120箇詞根的200組連續中國手語句子展開的識彆實驗結果錶明,該方法可以有效的從連續信號中識彆齣詞根序列,120箇手語詞根全跼平均識彆率接近95%,句子識彆率接近90%,採用糾錯模型的方法與未採用糾錯模型相比,詞根的平均識彆率提高瞭4%左右,句子識彆率提高瞭10%.這種結閤模式識彆和自然語言處理的手語識彆方法在連續手語識彆和人機交互領域有著廣闊的應用前景.
가속계(ACC)화표면기전(SEMG)전감기시량충유효경편적수세포획설비.본연구제출일충채용다급결책수융합ACC화SEMG신식식별수어사근,병인입통계어언모형진행사근접속판단화착오규정적중국수어련속어구식별방법.대포함유120개사근적200조련속중국수어구자전개적식별실험결과표명,해방법가이유효적종련속신호중식별출사근서렬,120개수어사근전국평균식별솔접근95%,구자식별솔접근90%,채용규착모형적방법여미채용규착모형상비,사근적평균식별솔제고료4%좌우,구자식별솔제고료10%.저충결합모식식별화자연어언처리적수어식별방법재련속수어식별화인궤교호영역유착엄활적응용전경.
