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基于多分支时空注意模型的孟加拉手语识别通过手势估计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于手部关节骨架的时空注意模型，用于改善孟加拉手语（BSL）识别中的不足。该模型通过捕捉结构位移和短期依赖关系，在计算复杂度上降低，并在多个数据集上展示了优异的识别精度。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于手部关节骨架的时空注意模型。
- 该模型旨在改善孟加拉手语（BSL）识别中的不足。
- 现有模型在复杂环境中的评估存在不足。
- 模型通过捕捉结构位移和短期依赖关系降低计算复杂度。
- 在多个数据集上，该模型展示了优异的识别精度。
- 研究展示了模型的实用性和潜在影响。
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