基于时间敏感网络（TSN）的手语识别算法

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基本信息

案例ID：231466

技术顾问：俊哥 - 1年经验 - 广州商学院网络安全实验室

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项目名称：基于时间敏感网络（TSN）的手语识别算法

所属行业：人工智能 - 其他

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案例介绍

作品核心功能
该研究提出了一种基于时间敏感网络（TSN）的手语识别算法，核心功能是通过视频流实时识别孤立手语词汇。系统首先将输入视频分割为多个时序片段，对每个片段提取关键帧的空间特征（如手势形态、身体姿态），并结合光学流场捕捉连续帧间的动态运动信息（如手势轨迹和速度）。为应对复杂背景干扰，算法集成人像抠图模型过滤无关环境噪声，确保模型聚焦于人体动作特征。同时，采用数据增强技术（如生成对抗网络合成多样化背景）提升模型在光照变化、遮挡等复杂场景下的鲁棒性。最终，通过分段特征聚合策略输出全局手语分类结果，在封闭测试集上实现99.929% 的识别准确率。
技术选型与角色
我主导了算法架构创新与关键组件优化：
时序建模革新：摒弃传统3D卷积的高计算负担，选用2D卷积网络（如ResNet）作为基础骨干，仅处理单帧空间特征，大幅降低计算复杂度。时序信息改由分段采样策略替代：将视频划分为k个独立片段，分别提取代表性帧特征，再通过聚合机制（如特征平均）融合为全局时序表征。
动态特征增强：引入光学流场分析（如RAFT算法）显式建模帧间运动，补偿2D卷积的时序建模缺陷，精准捕捉手势轨迹变化。
背景噪声抑制：集成人像抠图模型，剥离视频背景干扰，聚焦人体关节点与手势区域，提升复杂环境下的识别鲁棒性。
训练策略优化：采用跨域迁移学习（利用人类动作数据集预训练）和生成对抗网络（GAN）合成多场景数据，解决标注数据稀缺问题，增强模型泛化能力。
效率与精度平衡：对比实验验证了该方案显著优于主流模型（如3D ResNet、CNN+LSTM），在保持计算轻量化（适合移动端部署）的同时，于CSL_Isolated数据集达到99.929% 的业界精度。