基于LpTransformer网络的手语动画拼接模型

摘要：

手语动画拼接是一个热门话题.随着机器学习技术的不断发展,尤其是深度学习相关技术的逐渐成熟,手语动画拼接的速度和质量不断提高.将手语单词拼接成句子时,相应的动画也需要拼接.传统的算法在拼接动画时采取距离损失的方式寻找最佳拼接点,使用线性或球面插值的方式生成过渡帧,这种拼接算法不仅在效率和灵活性方面存在明显缺陷,而且生成的过渡帧也不自然.为解决上述问题,提出了LpTransformer模型来预测拼接位置和生成过渡帧.实验表明,LpTransformer的过渡帧预测精度达到99％,优于ConvS2S,LSTM和Transformer模型,且其拼接速度较Transformer快5倍.因此,所提模型能够实现实时性拼接.

关键词：手语动画拼接、深度学习、LpTransformer、拼接位置、过渡帧

所属期刊栏目：50

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：184-191