袁甜甜,杨学

基于多模态视频描述的中国手语识别

袁甜甜,杨学

天津理工大学聋人工学院, 天津 300384

计算机视觉是目前我国新一代人工智能科技发展的重要方向，手语识别因其在连续性、复杂场景干扰等问题上的困难，导致其研究不仅可以解决听障人对无障碍信息沟通的真实需要，还可极大的促进视频理解及分析领域的快速发展，从而在安防、智能监控等方面也有很好的落地应用。通过比较国内外多种基于视频描述和分析的手势识别方法，给出了视频手语识别和基于深度学习的视频描述的策略分析。对使用原始视频帧、视频光流和目前先进的姿态估计技术等方法进行了比较，进而提出适用于中国手语视频数据的多模态描述策略、训练模型架构及时空注意力模型。使用具有深度信息辅助的视频描述及训练方法，通过实验验证BLEU-4值可达52.3，较前期使用的基础方法提高约20%。但由于该方法所使用的深度信息在现实情况下并不容易获得，因此研究由手机或电脑摄像头获取的普通RGB视频的描述及识别方法是未来的发展方向。

手语识别; 视频描述; 多模态

在基于视频描述的手语识别领域，目前大多数的方法都是使用多模态方法，将原始视频帧、光流和姿态估计结合在一起。与普通的Seq2Seq体系结构相比，使用注意力建模和迁移学习等技术能提供更好的性能，进而提高现有模型在本研究中的性能和准确性。

1 相关研究分析

1.1 视频描述策略

文献[1]研究了基于时间残差网络的手势和手语识别，研究人员试图在一个连续的大词汇视频流中设计手势和手语识别模型。……