一种基于动作与时序自适应增强的连续手语识别方法

本发明公开一种基于动作与时序自适应增强的连续手语识别方法。本发明包括以下步骤：首先，构建训练集；接着，构建用于连续手语识别的神经网络模型，其包括特征提取器、动作自适应增强模块、时序自适应增强模块、时序建模模块和分类头，其中，特征提取器与动作自适应增强模块相连，特征提取器与时序自适应增强模块相连，动作自适应增强模块和时序自适应增强模块均与时序建模模块相连，时序建模模块与分类头相连；再利用训练集对神经网络模型进行训练，获得训练好的神经网络模型；最后，将待检测的图像序列输入到训练好的神经网络模型中，模型输出连续手语识别的结果。本发明可以有效提高连续手语识别的准确率。