本文提出了使用全卷积网络 (FCN) 实现在线手语识别的方法，同时从仅具有句子级注释的弱注释视频序列中学习空间和时间特征，通过引入一个手语特征增强 (GFE) 模块来提高序列对齐学习的效果，实验表明该方法在连续手语识别上有效且在在线识别中表现出了较好的性能。

Jul, 2020

该研究探讨了自动手语识别的问题，提出了一种基于概率模型的手语分类方法，通过对具有 64 个类别和 3200 个样本的阿根廷手语数据集进行测试，证实了可以实现不考虑顺序的识别，并取得了 97% 的准确率。

Oct, 2023

本文提出了两种解决方案来解决句子级手语识别问题，并通过使用连接主义时间分类（CTC）作为两种模型的分类器层，介绍了 LRCN-based 模型和 Multi-Cue 网络的工作原理。在评估了 RWTH-PHOENIX-Weather 数据集后，作者通过进行超参数搜索，包括特征图数量、输入大小、批量大小、序列长度、LSTM 内存单元、正则化和失活等，获得了 35% 的字词错误率（WER）。

Nov, 2022

提出了一种使用基于 Transformer 模型的新方法，该方法专注于提高准确性，同时消除对手工特征的依赖，用于连续手语识别和单独手语识别，并通过对手势键点特征进行增强和最终分类来检测连续手语视频中单独手语的边界，对两个数据集进行了评估，取得了有希望的结果。

Feb, 2024

本文提出了 Structured Feature Network（SF-Net）来解决连续手语识别中词汇量丰富、对齐困难等挑战，该模型将信息逐步编码到帧、词和句三个层次的特征表示中，并且可以在无需其他模型或预训练的情况下进行端到端训练。实验结果表明，该模型在两个大规模的手语识别数据集上的表现明显优于先前的基于序列级监督的方法。

Aug, 2019

通过提取身体、手部和面部关键点并将其编码为 2D 图像，本研究提出了一种孤立手语识别（ISLR）方法，通过卷积神经网络映射视觉和时间信息到手语标签，实验证明该方法在两个广为认可的巴西手语（LIBRAS）数据集上的性能指标超过了现有技术。此外，由于依赖于更简单的网络架构和仅使用 RGB 数据作为输入，本方法更准确、更高效且更易于训练。

Apr, 2024

我们引入了一种多任务 Transformer 模型 CSLR2，可以在手语序列和口语文本之间输出联合嵌入空间，以实现大词汇连续手语识别（CSLR）和手语检索。通过构建新的数据集注释，我们在大词汇环境中对 CSLR 进行了评估，并证明了通过精心选择损失函数，同时训练模型进行 CSLR 和检索任务在性能上是互相有益的。利用 BOBSL 和英文字幕等大词汇数据集中的弱监督和嘈杂监督，我们的模型在两个任务上明显优于以往的最先进技术。

May, 2024

该论文提出了一种自然语言辅助手语识别 (NLA-SLR) 框架，利用手语词汇中的语义信息来降低手语识别中存在的视觉相似性 (VISigns) 问题。该论文设计了语言辅助标签平滑和交互式混合等技术来提高识别性能，并引入了视频关键点网络作为新型的骨干网络来获得更好的结果。实验结果表明，该方法在三个广泛采用的基准测试数据集上均达到了最先进的性能。

Mar, 2023

本文提出了一种新颖的姿态识别方法，该方法采用了图卷积网络和 BERT 模型分别捕捉视频中的空间和时间信息，并通过后期融合来识别手势，实验结果在常规数据集上获得了显著的准确率提升。

Dec, 2020

该研究旨在利用计算机视觉技术和卷积神经网络，开发一种实时、基于印度手语的手语识别系统，以帮助印度的聋人和听力有障碍的人群。经过多次处理和训练，该模型的准确率达到了 99%。

Apr, 2023