基于数据生成的手语识别自适应方法

作     者：周宇 陈熙霖 赵德斌 姚鸿勋 高文 Zhou Yu;Chen Xilin;Zhao Debin;Yao Hongxun;Gao Wen

作者机构：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 中国科学院智能信息处理重点实验室中国科学院计算技术研究所北京100190 北京大学信息科学技术学院北京100871 

出 版 物：《高技术通讯》 (Chinese High Technology Letters)

年 卷 期：2009年第19卷第12期

页      面：1258-1264页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：863计划(2007AA01Z163) 北京市自然科学基金(4061001) 国家自然科学基金(60533030 60603023)资助项目 

主　　题：手语识别 自适应 最大似然线性回归(MLLR) 最大后验概率(MAP) 遗传算法 

摘      要：采用自适应技术来解决非特定人手语识别问题,提出了一种基于数据生成的手语识别自适应方法。首先,对非特定人模型的均值向量进行自动聚类,寻找聚类中心生成手语词码本,然后,根据此码本选择词根子集,该子集能覆盖手语词码本的所有码字,继而,使用新用户的词根子集数据通过遗传算法生成其它词根的数据,最后,结合词根子集的真实数据和其它词根的生成数据,利用最大似然线性回归(MLLR)和最大后验概率(MAP)算法对非特定人模型进行自适应。实验结果表明,该方法既能够降低所需要的自适应数据量,又能够在非特定人模型基础上取得识别正确率的大幅提高。