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一种语句级手语识别方法、系统、设备及终端

摘要

本发明属于动作识别技术领域,公开了一种语句级手语识别方法、系统、设备及终端,所述语句级手语识别方法包括:原始手语数据信号的采集;手语数据预处理;分割有效手语活动部分数据;有效特征提取;利用随机森林分类器进行数据训练,实现手语识别。本发明的手语识别方法采取去了有效的特征提取方法,即在原有的十个特征基础之上新增了新的特征,能够反映数据波动的温和程度,所以本发明能够有效的提取语句级的手语信号特征。本发明采用了随机森林分类器,其中使用了50个决策树,使用经过多次实验确定的此分类器也对手语识别的准确率有好的提升效果。本发明的手语识别方法的鲁棒性非常好,因此能够很好的适用与应用场景,具有一定的普适性。

著录项

  • 公开/公告号CN113902066A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西北大学;

    申请/专利号CN202110990063.6

  • 发明设计人 孟宪佳;杨永;冯琳;单士玺;

    申请日2021-08-26

  • 分类号G06K17/00(20060101);G06V10/764(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/30(20220101);G09B21/00(20060101);

  • 代理机构61227 西安长和专利代理有限公司;

  • 代理人黄伟洪

  • 地址 710127 陕西省西安市太白北路229号

  • 入库时间 2023-06-19 13:35:32

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