手语研究的方向与现状(2)

在我国，哈尔滨工业大学的吴江琴、高文等给出了ANN与HMM的混合方法作为手语的训练识别方法，以增加识别方法的分类特性和减少模型的估计参数的个数。将ANN-HMM混合方法应用于有18个传感器的CyberGlove型号数据手套的中国手语识别系统中，孤立词识别率为90%，简单语句级识别率为92%。接下来高文等又选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备，并采用了DGMM（dynamicGaussianmixturemodel）作为系统的识别技术，即利用一个随时间变化的具有M个分量的混合GaussianN-元混合密度来模型化手语信号，可识别中国手语字典中274个词条，识别率为98.2%。与基于HMM的识别系统比较，这种模型的识别精度与HMM模型的识别精度相当，其训练和识别速度比HMM的训练与识别速度有明显的改善。他们为了进一步提高识别速度，识别模块中选取了多层识别器，可识别中国手语字典中的274个词条，识别率为97.4%。与基于单个DGMM的识别系统比较，这种模型的识别精度与单个DGMM模型的识别精度基本相同，但其识别速度比单个DGMM的识别速度有明显的提高。2000年在国际上他们首次实现了5000词以上的连续中国手语识别系统。另外，清华大学祝远新、徐光等给出了一种基于视觉的动态孤立手势识别技术，借助于图像运动的变阶参数模型和鲁棒回归分析，提出一种基于运动分割的图像运动估计方法。基于图像运动参数，构造了两种表现变化模型分别作为手势的表现特征，利用最大最小优化算法来创建手势参考模板，并利用基于模板的分类技术进行识别。对12种手势的识别率超过90%。在进一步研究中，他们又给出了有关连续动态手势的识别，融合手势运动信息和皮肤颜色信息，进行复杂背景下的手势分割；通过结合手势的时序信息、运动表现及形状表现，提出动态手势的时空表现模型，并提出基于颜色、运行以及形状等多模式信息的分层融合策略抽取时空表观模型的参数。最后，提出动态时空规整算法用于手势识别。对12种手势，平均识别率高达97%。

尽管已经实现了一些手语识别系统，但中国手语识别仍然面临许多挑占性课题，如手势不变特征的提取、手势之间的过度模型、手语识别的最小识别基于、自动分割识别基元、词汇量可扩展的