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基于SOFM/HMM模型的非特定人手语识别系统

文献类型:期刊论文

作者方高林1; 高文1; 王春立2; 陈益强3
刊名计算机学报
出版日期2002
卷号25.0期号:1.0页码:16
关键词自组织特征映射 隐马可夫模型 EM算法 非特定人手语识别系统 SOFM模型 HMM模型 计算机
ISSN号0254-4164
英文摘要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%。
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35623]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.哈尔滨工业大学
2.大连理工大学
3.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
方高林,高文,王春立,等. 基于SOFM/HMM模型的非特定人手语识别系统[J]. 计算机学报,2002,25.0(1.0):16.
APA 方高林,高文,王春立,&陈益强.(2002).基于SOFM/HMM模型的非特定人手语识别系统.计算机学报,25.0(1.0),16.
MLA 方高林,et al."基于SOFM/HMM模型的非特定人手语识别系统".计算机学报 25.0.1.0(2002):16.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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