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结合DenseNet和resBi-LSTM的中文句子级唇语识别方法

摘要

本发明公开了一种结合DenseNet和resBi‑LSTM的中文句子级唇语识别方法,本发明将唇语识别拆分为拼音预测与语言翻译两个部分,降低了唇语识别的难度。使用DenseNet提取视觉特征,充分利用浅层特征,有效缓解了梯度消失的问题,并且减少了网络的参数。使用1×1卷积代替全连接实现特征降维的功能,保留了特征中的空间信息,在唇语识别技术研究中,空间信息起着重要作用。使用resBi‑LSTM进行视觉特征的处理,最后得到结合了视觉特征和语义特征的复杂特征,减少了有效信息的损失,提高了唇语识别的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN110633683B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华侨大学;

    申请/专利号CN201910888992.9

  • 发明设计人 杜吉祥;陈雪娟;张洪博;雷庆;

    申请日2019-09-19

  • 分类号G06V40/20(20220101);G06V10/82(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/774(20220101);G06N3/04(20060101);G10L15/25(20130101);

  • 代理机构11421 北京天盾知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵桂芳

  • 地址 361021 福建省厦门市集美区集美大道668号

  • 入库时间 2022-08-23 13:20:07

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