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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的WiFi手语翻译系统及方法,该方法包括：1采集WiFi信号,获取原始CSI数据包中包含幅度和相位信息的CSI矩阵信息；2处理CSI数据,对提取的CSI子载波的幅度值用PCA(主成分分析法)进行信号滤波；3构建局部-全局序列特征提取器建模手语动作的深度特征,建立手语动作信息的局部依赖以及全局依赖；4使用长短期记忆网络作为解码器将序列特征转换为手语句子并使用联结主义时序分类模型对手语句子进行后处理。本发明能有效降低手语识别翻译识别难度,提高手语识别翻译的便捷性和效率,能将手语实时翻译成文字。
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