基于关键动作双重转移概率的连续手语语句识别算法

摘要

目前,连续手语识别的最大难点在于如何对其中包含的词汇进行有效分割。本文将关键动作看作手语的基元,提出了一种基于关键动作双重转移概率的连续手语识别算法。在获得连续手语基元序列的前提下,根据相邻基元的词内及词间转移关系,可以有效地寻找到词汇边界,从而对基元序列做分割,并逐一识别出各基元分组的候选词汇。最后,根据不同基元分组的候选词汇间的转移概率,计算出对应合成句子的概率,并按照最大概率原则输出连续手语的最终识别结果。该算法容易实现,执行效率高,经实验验证其可以面向非特定人群。