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用Jetson NANO实现手语识别案例

教我的Nano识别手语 ? GitHub上有一套优秀的手语训练图像。 我认为通过Jetson NANO相机的实时视频输入教NANO识别手语会很有趣....图像加载比较 在我的笔记本电脑VM和我的云VM中将87,000个手语手的小图像加载到DIGITS数据集中并没有花那么长时间。在笔记本电脑VM中加载大约需要4分钟,在云VM中大约需要2分钟。 ? ?...Nano开发套件包括用于文件识别的工作源代码以及使用由DIGITS创建的Caffe模型的实时相机识别。你可以找到关于GitHub的代码和说明。...我所需要做的就是将一些参数传递给实时相机识别程序(imagenet-camera),以便加载下载的机器学习模型。 ?...Jetson Nano将此模型缓存到内存中,并使用其128核GPU开始以每秒60帧的速度识别实时图像。

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Kinect不仅仅是体感游戏 还有手语识别

当然Kinect的用途远不仅与此,除了早前有国外朋友使用Kinect做出会走路的垃圾桶之外,微软官方近日放出了一段使用Kinect进行手语识别的demo。这将有助于存在语言障碍的朋友进行人机交互。...在这个项目中,Kinect出色的动作捕捉识别提供了信号输入,而bing则提供了中英文翻译服务,另外使用了一些动作识别软件。最终将手语动作转变为文本语言。...只需在系统中输入文字,系统将会自动转化为手语动作展现在屏幕上。...但微软亚洲研究院的一位负责人表示:“我们希望这个项目有朝一日能够成为日常交流的工具,帮助我们跨越与存在语言障碍的人们之间进行交流的阻碍” 在简短的DEMO演示之中包含了单词捕获、整句捕获、双向交流三个部分,可以看出动作识别的速度是非常快的

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腾讯优图实验室AI手语识别研究白皮书

作为国内计算机视觉人工智能领域的领先研究团队,腾讯优图实验室近日攻坚AI手语识别并取得突破性进展,自研出一套基于结构化特征学习的端到端手语识别算法,能够识别日常手语并快速运算出结果并把手语翻译成为文字,...(二)腾讯优图自研手语识别算法,推出“优图AI手语翻译机” 腾讯优图结合听障人士手语表达的习惯采集了手语数据,利用前沿的图像序列分析技术自研了一套手语识别算法,推出“优图AI手语翻译机”。...(二)实现方法 与听障人士手语表达高度符合的数据集、先进的手语识别算法是翻译机得以实现的有力支撑。 (手语识别算法总体框架图) 1. ...更大更全的手语识别数据集 我们通过与社会相关机构和听障人士的接触了解了手语表达的特点,并根据这些特点采集了自己的手语识别数据集。...四、意义和愿景 优图AI手语翻译机是腾讯优图基于先进的动作识别和视频分析算法对手语识别技术的一次扩展和优化。

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从实验室到现实,AI+手语识别,路向何方?|GAIR live

方昱春:作为计算机视觉专业的学者,我踏入手语识别这一研究领域,最初是受到手语语言学的启发,激发了我的研究热情。 国内,中国科学技术大学手语识别团队在手语识别领域取得了显著成就。...手语识别领域近年来的快速发展,新的数据集和相关竞赛的频繁发布预示着这一领域的未来潜力。 田英利:我接着谈谈我在美国做手语识别的经验,以及对国际手语识别领域的观察。...因此,如何将这些研究成果转化为广泛接受的手势或手语表达形式,是手语研究中极具挑战性的问题。 在模式识别领域,无论是语音识别、人脸识别还是指纹识别,都有专门针对这些领域的工具和技术。...因此,从手语识别的角度来看,我个人感觉Sora对手语识别的帮助可能要超过ChatGPT。...那么我们在做手语识别时,真的需要通过提取视频中的特征来识别手语的语义吗?

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AI识万物:从0搭建和部署手语识别系统 ⛵

聋哑人士很特殊,他们需要使用手语进行交流,其他与常人无异,我国存在特殊教育水平在各城市中发展力度具有较大差异,国家通用手语推广程度浅,但不懂手语,与听力障碍者交流会非常困难。...在本篇内容中,ShowMeAI 借助深度学习与神经网络技术,针对这个问题从 0 构建 1 个应用程序,检测手语并将其翻译给其他人进而打破手语隔阂。...实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [5] 从0搭建基于神经网络的手语识别系统 『sign_mnist 数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub:https://github.com...有一些特殊结构的神经网络,可以大程度缓解这个问题,比如最著名的 ResNet,当然,大家可以借助 ResNet 预训练模型快速迁移学习应用在我们当前的手语识别问题上,为了让大家对ResNet 细节更清晰...图片 参考资料 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [5] 从0搭建基于神经网络的手语识别系统 『sign_mnist 数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub:https://

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中国队夺金幕后的「AI手语翻译官」:初次上岗,手语可懂度超90%

我们为什么需要 AI 手语数智人主播? 打造 3D 手语数智人「聆语」有何挑战?...输入:他是我的手语老师预处理:他 是 我 的 手语 老师翻译:他 我 手语 老师 是 随后,「聆语」基于腾讯多模态端到端生成模型,进行联合建模及预测生成高准确率的动作、表情、唇动等序列,实现自然专业、易懂度高的手语效果...赛场手语翻译的难点,包括要通过 ASR 技术,将比赛解说的语音从赛场现场的复杂环境声音中分离出来进行精准的识别,然后再将识别出来的文本信息进行智能摘要,使手语翻译能够和主持人语速达到匹配。...接下来,将手语翻译生成手语视频,保证每个动作准确的同时,也要实现动作与动作之间的精准衔接。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架,我们这次改革不同点就是,我们要着重”研究“。

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中国队夺金幕后的「AI手语翻译官」:初次上岗,手语可懂度超90%

腾讯 3D 手语数智人「聆语」由腾讯云小微联合 PCG AI 等技术团队共同打造,整合多模态交互技术、3D 数字人建模、机器翻译、语音识别和自然语言理解等技术,让「聆语」的手语表达能力接近真人。...打造 3D 手语数智人「聆语」有何挑战? 正如命名「聆语」所示,腾讯这款 3D 手语数智人是听障人士真正可懂的手语数字人。相比于其他的数智人,腾讯的手语数智人在技术上具备多项优势。...这些问题都要求 AI 手语主播需要具备较高的手语表达能力和精准连贯的手语呈现能力。 如何让「聆语」像专业的手语主持人一样,实时、精准地传递解说内容,有效提高手语表达可懂度?...经过漫长的手语调研、手语顾问团队建设,团队开发出了一套手语翻译系统。在手语解说时,「聆语」首先通过健听人语言与听障者手语的机器翻译能力,将健听人语言内容低延迟生成高准确率的手语语言表征。...赛场手语翻译的难点,包括要通过 ASR 技术,将比赛解说的语音从赛场现场的复杂环境声音中分离出来进行精准的识别,然后再将识别出来的文本信息进行智能摘要,使手语翻译能够和主持人语速达到匹配。

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干货 | 解读AI手语翻译机的技术硬核

手语识别技术,潜行多年 任何技术的发展都不是一蹴而就的,尤其是近些年来,优图AI手语翻译机也并不是第一款针对手语应用的的产品,在此之前,手语识别技术已经发展多年,包括国内IT企业级科研院校都曾针对这一技术进行研究...2018年2月,中科大发布了一篇手语识别的论文被人工智能顶级学术会议AAAI 2018收录;该论文提出一种新型连续手语识别框架 LS-HAN,无需时间分割; 2018年3月,Magic Leap的头戴式设备识别手语和文本...手语识别技术的困境与突破 传统的手语识别方法通常会针对特定的数据集设计合理的特征,再利用这些特征进行动作和手势的分类。...优图AI手语识别技术的实现方法 据官方资料显示,优图AI手语翻译机核心技术是与听障者手语表达高度符合的数据集与手语识别算法。...针对AI手语翻译机的手语识别数据集、特征提取器等关键技术能力,雷锋网根据官方资料整理如下: 手语识别数据集 目前,AI手语翻译机的数据集覆盖近千句日常表达,900个常用词汇。

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专访上海大学方昱春教授:数据驱动的手语识别研究,如何破解数据之困?|GAIR live

目前她和团队已经在多模数据采集、孤立词识别、连续手语识别以及人体姿态建模等四个方向上开展了研究。 实际上,方教授的学术研究始于人脸识别,随着时间的推移,她的研究兴趣逐渐扩展到手语识别这一领域。...方昱春:简单来说,计算机视觉和手语的结合,形成了“手语识别”这一研究方向。 手语识别研究是数据驱动的,而手语数据的获取和标注相对复杂。...随着深度学习在人脸识别应用上的成功,手语识别研究也逐渐向机器学习和计算机视觉结合的方向发展。...我和团队已经探索了四个主要方向,包括多模态数据采集、孤立词识别、连续手语识别,以及人体姿态建模和AI生成技术应用于手语研究。...方昱春:计算机视觉的手语识别研究经历了20年左右的发展,随着深度学习技术的发展,基于机器学习和计算机视觉的手语识别才开始蓬勃发展,近两年里手语识别研究的规模迅速增长。

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专访上海大学倪兰教授:语言学与手语识别技术的融合突破,解锁交流障碍|GAIR live

当技术热潮逐渐冷却,人们再次审视手语识别的核心问题。...同样,手语也需要遵循其自身的语法结构”。 在技术开发方面,倪兰教授认为,手语识别的核心问题在于手语的内部结构,包括语音构造、构词方式和句法结构。...这样的合作将有助于提高手语研究的效率,为计算机视觉技术在手语识别领域的应用提供充足的数据支持。...从2003年开始,我们着手进行手语语言学研究项目时,发现计算机领域开展手语识别研究有不少机构,如哈尔滨工业大学、中国科学技术大学和中国科学院等都有相关研究团队,他们的研究主要集中在手语识别上,特别是孤立手势的识别...除此之外,两个领域的研究者需要共同探讨哪些标注有助于手语识别和合成技术的发展,这些方面有可能也是我们人类识别语义、理解语言、使用语言的重要标记。

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AAAI 2018 | 中科大提出新型连续手语识别框架LS-HAN,帮助「听」懂听障人士

选自arXiv 作者:Jie Huang、 Wengang Zhou、Qilin Zhang、Houqiang Li、Weiping Li 机器之心编译 参与:路雪、李亚洲 中科大一篇关于手语识别的论文被...该论文提出一种新型连续手语识别框架 LS-HAN,无需时间分割。LS-HAN 由三部分构成:用于视频特征表示生成的双流卷积神经网络、用于缩小语义差距的潜在空间和基于识别的潜在空间分层注意力网络。...手语识别(SLR)面临的一个重要挑战是设计能够捕捉人体动作、姿势和面部表情的视觉描述符(descriptor)。...时域分割是连续手语识别的另一个难题。连续 SLR 的常见方案是将句子分解成孤立的单词识别问题,这需要进行时域分割。时域分割并不简单,因为存在多种过渡动作,很难检测。...目前,手语识别(SLR)存在两个子问题:逐词识别的孤立手语识别,翻译整个句子的连续手语识别。现有的连续手语识别方法利用孤立 SLR 作为构造块,还有额外的预处理层(时域分割)、后处理层(句子合成)。

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践行科技向善,腾讯优图发布AI手语翻译机

针对这一问题,优图团队将计算机视觉技术应用到手语识别场景,而此次发布的「优图AI手语翻译机」产品,利用了普通摄像头和高性能计算机,可以识别听障人士的手语,并快速识别翻译成文字。...该算法参考了先进的手势识别、动作识别和序列翻译等技术,考虑了手语的地域性和多样性表达,包含了不同的表达习惯和速度。...模型特性 与听障人士手语表达高度符合的数据集、先进的手语识别算法是翻译机得以实现的有力支撑。...手语识别算法总体框架图 首先,优图实验室手语识别数据集覆盖了近千句日常表达、900 个常用词汇,是最大的中文手语识别数据集。...为进一步深入接触听障群体,了解手语和优化数据和识别算法,目前腾讯优图实验室已和深圳市信息无障碍研究会成立 AI 手语识别联合项目组,双方将基于手语数据采集、产品算法优化等展开长期深度的合作,通过与听障者或手语使用者进一步接触

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对话上交苏剑波教授:直面手语的「方言」多样性与系统「通用性」挑战|GAIR live

目前,苏教授及其团队专注于手语识别和情绪识别两大技术领域,他们通过视频捕捉和分析,深入探讨静态与动态手语的表达方式及其在不同情境下的变化。...苏剑波:我们主要专注于两大类技术:手语识别和情绪识别。这些技术基本上都是基于视频的。计算机或机器人通过摄像机捕捉人的手势/手语视频,再分析视频中的手势/手语的含义。...但即便如此,我们的最终梦想还是能在开发出一个能够识别标准化手语的系统的基础上,充分利用机器智能生成和进化的自学习特点,完成识别具有地区和个人特色的手语识别系统,特别是那些与政府部门交流时常用的手语。...到目前为止,我还没有发现有专门针对手语识别领域的技术,我们目前使用的都是通用的模式识别工具。所以说,手语识别领域的研究进展相对于其他更活跃的模式识别领域,还有一定的差距。...苏剑波:我和团队的重点是提高机器识别手语的准确率,并尽可能扩大语料库和应用场景。 从学术角度出发,机器对手语识别,不过是手语特征被机器表达和计算的准确度和效率。

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这一次,腾讯用AI让手语“发声”

5月16日,全球无障碍宣传日之际,腾讯优图实验室宣布攻克AI手语识别技术挑战,联合深圳市信息无障碍研究会发布“优图AI手语翻译机”,致力于通过人工智能技术为听障人群搭建无障碍沟通平台。...据优图实验室研究员阳赵阳介绍,手语翻译的核心技术是手语识别(SLR),通过计算机算法,自动区分手语表达中的各类手势、动作、手势和动作之间的切换,最后将手语翻译成为文字。...相比于此前的手语识别相关的产品和技术方案,优图实验室手语识别算法有以下几大突破点: 让交流“不受限”,随时随地AI手语翻译 手语表达极具复杂性,一个手势或者动作幅度的小变化就可能会造成表达意思上很大的不同...AI手语翻译机不需要任何额外设备的帮助,用户只需要一个普通的摄像头(如手机或普通网络摄像头)对手语表达者的表达过程进行拍摄,翻译机就可以完成识别翻译的过程。...目前,优图实验室手语识别数据集覆盖了近千句日常表达,900个常用词汇,是最大的中文手语识别数据集。

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PK朱广权的手语数字人,现在要到医院银行上岗了

而能够搞定银行、医院、火车站等场景下的手语翻译,核心技术来自百度智能云曦灵的AI手语平台。 它主要包含以下4方面功能: 视频手语合成、直播手语合成、文本转手语、语音转手语。...这背后的流程主要可以分为3步: 首先,要通过语音识别引擎将输入的语音或视频转换为汉语文本; 然后,翻译引擎要将其进一步转换为手语码; 最后根据手语码,数字人动作融合算法来完成最后的视频合成。...整个过程中还需要保障语音识别清晰度、手语翻译准确度及精炼度、手语动作流畅度。 识别清晰度方面,百度使用了SMLTA语音识别算法模型。...该模型是一个流式多级的截断注意力模型,它使用CTC(一种语音识别算法)的尖峰信息对连续语音流进行截断,然后在每一个截断的语音小段上进行当前建模单元的注意力建模。...最终实现了在手机端近场语音识别率98%以上的效果。 百度表示,基于百度自研的深度学习算法,还可针对诸如旅游、医院、司法等不同领域的词准率进行针对性训练,词准率可达96%。

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Current Biology:手语和口语共享部分概念表征

平均97%的非类别目标项目被识别(平均正确35/36,SD = 1.45 , 最小 值 = 31 日 max = 36 ) 和准确性显著大于机会概率 (mean d’score = 4.56 ),t (...作者的刺激材料是包含两个通道的,一个是手语视觉通道,一个是口语听觉通道,同时手语视频由男女两个录制者录制,听觉语音由男女两个录制者录制,因此形成了两个模态(手语模型和口语模态),6个不同状态(手语男-手语女...,口语男-口语女,手语男-口语男,手语男-口语女,手语女-口语女,手语女-口语男),为了方便陈述,在后续文中我们的陈述分为模态内和模态间,其中手语男-手语女,口语男-口语女为模态内,我们统一用手语-手语和口语...手语男-口语男,手语男-口语女,手语女-口语女,手语女-口语男这四个状态为模态间,统一使用手语-口语或者口语-手语来表示。 ?...作者在右前STG中发现对口语形式的识别是出乎意料的,因为一般认为语言的处理主要在左侧,尤其是听觉语音中对语义概念的解码。

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基于机器学习的中文手语神经解码

之后,提取手语脑电图的时间-频率-空间域特征。最后利用L1正则化约束提取特征,并使用7个分类器实现手语识别。整个过程如下图1所示。...图1:手语的脑电图识别流程图 2 被试和设备 共20名被试(男性11名,女性9名,25±4岁)参与了手语BCI实验。数据来自南京航空航天大学的iBRAIN实验室,实验装置如图2所示。...实验开始时,屏幕中央就会出现一条中文的手语提示信息。2秒钟后,屏幕上出现提示被试开始想象手语。3秒钟后,手语想像或者手语执行结束,进入3秒钟的休息时间。 图3:实验范式。...实验中的手语包括“我”、“你”、“今天”和“明天”。具体的手语的形状如图4所示。实验中有两种手语类型,包括手语动作执行和手语想象。每个实验阶段包括4次运行,休息15分钟。...对比实验结果表明,在手语识别分类中,手语分类中手语特征最明显的频带位于alpha频带。SNN模型在7种分类模型中具有最好的分类精度。

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鲍哲南团队开发新型智能皮肤,可准确识别手部动作,打字手语不在话下

不止是凭空打字,有了它甚至能通过触摸3D物体感知形状、以及用电脑识别手语。...所以它究竟是如何识别手势的? 超薄皮肤如何识别手指信号? 先来看看这块皮肤是如何基于“超薄材料”收集手指信号的。 整体来看,它由一个无线信号收发模块和一块纳米级网状网络组成。...将智能皮肤喷涂到手上,只需要将手伸进一个特殊的“印刷机”里: 在那之后,就是用AI算法来识别不同的手部信号、并判断它具体在做什么动作了。...首先,基于已有的传感器信号数据进行无监督学习,让模型掌握基本识别能力。 随后收集任意用户击打9宫格数字的少镜头标注数据集,快速训练模型学会识别对应的动作,相当于给不同的人定制专属模型。...据一作Kyun Kyu Kim介绍,如果能将这类智能皮肤进一步推广到脸上,还能更精准、高效低成本地识别用户表情。

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