基于手語語言學與人體運動學的手語識別研究.pdf

1、隨著計算機應用技術在現(xiàn)代社會影響的迅速擴大，傳統(tǒng)的基于鼠標和鍵盤的人機交互技術越來越顯示出它們的局限性，因而研究多模式人機接口技術在現(xiàn)實生活中變得越來越重要。手語識別做為多模式人機接口領域的一項重要組成部分，已經(jīng)吸引了越來越多的專家和學者們的注意。
　　理想的手語識別應能處理大量的既定的詞匯，最大可能地滿足使用者的移動需要，在復雜環(huán)境下實時準確的識別，并且這種識別應該面向真正的、非特定的手語操做者。目前非特定人手語識別與特定人手語

2、識別相比還有較大的差距，造成這一差距的主要原因包括非特定人數(shù)據(jù)本身的差異性矛盾與訓練樣本的缺乏。數(shù)據(jù)差異性使得非特定人手語識別中提取手語數(shù)據(jù)有效的共同特征非常困難。訓練樣本缺乏，使得在實際應用中模型的表達能力與樣本缺乏之間的矛盾成為制約識別系統(tǒng)效果的瓶頸。這兩個問題的解決將對中國手語識別及其它相關領域具有重要的意義。在本文中，針對數(shù)據(jù)差異性和訓練樣本缺乏問題，我們從以下幾個方面解決：
　　1、根據(jù)手語具有語言學和人體運動學特點，在

3、保證原始數(shù)據(jù)完整性的前提下，建立了手語語言學和人體運動學相結合的標記體系。根據(jù)上述標記體系和目前沒有手語數(shù)據(jù)檢測方法的現(xiàn)況，提出了符合手語特點的數(shù)據(jù)檢測方法，用于檢測生成和轉換的手語數(shù)據(jù)的有效性。
　　2、提出了符合手語具有手語語言學和人體運動學特點的數(shù)據(jù)生成方法，在此方法中應用了遺傳算法和鮑德溫效應，保證所生成數(shù)據(jù)是呈現(xiàn)出高質量趨勢增長的手語數(shù)據(jù)。
　　3、針對非特定人手語數(shù)據(jù)的差異性問題，首先我們提出了使用正交黎曼流形的