CAJ | 학술논문

手语识别是通过计算机提供一种有效而准确的机制将手语翻译成文本或语音.目前最新发展水平的手语识别系统在实际应用中应该解决非特定人手语识别问题.该文在分析非特定人手语识别特点--数据多且差异大、模型训练难收敛、对不同人数据的特征提取需求更迫切--的基础上,提出了SOFM/HMM模型,将自组织特征映射(SOFM)很强的特征提取功能和隐马可夫模型(HMM)良好的处理时间序列属性结合在一个新颖的框架下,并把该模型应用到非特定人中国手语识别中.实验结果表明,SOFM/HMM模型手语识别率比传统的HMM模型提高近5%.
수어식별시통과계산궤제공일충유효이준학적궤제장수어번역성문본혹어음.목전최신발전수평적수어식별계통재실제응용중응해해결비특정인수어식별문제.해문재분석비특정인수어식별특점--수거다차차이대、모형훈련난수렴、대불동인수거적특정제취수구경박절--적기출상,제출료SOFM/HMM모형,장자조직특정영사(SOFM)흔강적특정제취공능화은마가부모형(HMM)량호적처리시간서렬속성결합재일개신영적광가하,병파해모형응용도비특정인중국수어식별중.실험결과표명,SOFM/HMM모형수어식별솔비전통적HMM모형제고근5%.