[1]张岱 柯珂.一种基于SCHMM的手语识别方法[J].计算机技术与发展,2009,(07):149-151.
　ZHANG Dai,KE Ke.SCHMM for Sign Language Recognition[J].,2009,(07):149-151.
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一种基于SCHMM的手语识别方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年07期
页码:
149-151
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
SCHMM for Sign Language Recognition
文章编号:
1673-629X（2009）07-0149-03
作者:
张岱1 柯珂2
[1]中国网通（集团）有限公司北京市分公司[2]华北科技学院
Author(s):
ZHANG Dai;  KE Ke
[1]Beijing Branch,China Netcom （Group） Company Limited[2] North China University of Science and Technology
关键词:
手语识别; HMM; Semi—Continuous; Hidden; Markov; Model; 观察值
Keywords:
sign language recognition;  HMM;  semi- continuous hidden Markov model;  observe value
分类号:
TP391.4
文献标志码:
A
摘要:
手语识别的研究具有重大的学术价值和广泛的应用前景。在近些年的手语识别工作中，隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models，简称HMMs）起到了重要的作用。基于HMM的统计框架是当前动态识别领域的主流方法，同时也是该文的研究工作的理论基础。提出将半连续隐马尔科夫模型（SCHMM）用于手语识别，在理论上证明了SCHMM优于离散隐马尔科夫模型（DHMM）和连续隐马尔科夫模型（CHMM），可以避开DHMM中因矢量量化造成的信息损失，在保证识别率的前提下降低模型的复杂性和运算量
Abstract:
The research of sign language recognition has great academic value and broad application prospect. In recent works on sign language recognition, Hidden Markov Models （HMMs） has played an important role. The statistical frame based on the HMM is the mainst

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金资助项目（60533030）;北京市自然科学基金资助项目（4061001）张岱（1982-），男，北京人，助理工程师，研究方向为模式识别。
更新日期/Last Update: 1900-01-01