【摘 要】
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本文提出了一种“sequence-to-sequence”的方法来解决中国手语的翻译问题。基本模型包括用于视频特征提取的预训练CNN和用于脱机机器翻译的两层LSTM。为了提高性能,我们还引
【基金项目】
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天津市工业企业发展专项资金项目(201707123),天津市软件产业发展专项资金项目(201606213).
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本文提出了一种“sequence-to-sequence”的方法来解决中国手语的翻译问题。基本模型包括用于视频特征提取的预训练CNN和用于脱机机器翻译的两层LSTM。为了提高性能,我们还引入一些开源工具用于捕获身体姿态并注释来作为额外的特征。同时,使用Kinect2.0采集的大量样本作为训练数据,并提出一种面向手语者的时空注意力模型,以提高翻译的准确性。为了惠及其他研究人员和聋人,并帮助推广中国通用手语,我们已建立了一个较为庞大的连续中文手语语料库,并准备在全球范围内进行部分数据的共享。
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