具有不同数目状态结点的HMMs在中国手语识别中的应用

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中国手语是中国聋人使用的语言 ,主要通过手势动作来表达一定的含义 .因而 ,手语识别问题是动态连续信号的识别问题 .目前大部分手语识别系统采用 HMMs(hidden Markov models)作为系统的识别技术 .由于各个词包含的基本手势数不同 ,若所有模型都由同样数目的状态结点构成会影响识别率 .而由人为每个词设置状态数又很难达到完全准确 ,所述系统使用一种基于动态规划的估计状态结点数的办法 ,并实现了基于具有不同状态数目的 HMM的训练及识别过程 ,实验结果表明 ,该系统在手语的识别速度和识
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