基于深度学习模型的手语识别算法研究及应用

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摘要：针对手语难以被普通人理解的问题，提出一种基于深度三维卷积时序神经网络算法.从全局信息和多尺度时空卷积网络模块着手，基于联系手语识别方法进行训练，并通过对语料视频模型提取特征关键帧，将关键帧的特征和手语视频的特征进行融合，构建Seq2Seq模型，降低其他动作对手语识别的影响.实验结果表明，加入关（剩余5384字）

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