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本发明公开了一种特定场景手语视频的翻译模型训练方法、翻译方法及系统,属于视频自然语言生成领域。本发明训练时,首先通过构建的actor‑double‑critic深度强化学习训练架构对过滤网络进行训练,再利用训练好的过滤网络筛选出手语视频的关键帧序列集,最后基于深度学习对深度序列自编码网络进行训练。过滤网络去除了视频帧的时空冗余,深度序列自编码网络融合了注意力机制,从而使得训练出的手语视频翻译模型具有较高的翻译准确率,并进一步地提出特定场景手语视频的翻译方法及系统,在训练出的翻译模型具有较高的翻译
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112307778 A
(43)申请公布日 2021.02.02
(21)申请号 202011288192.2
(22)申请日 2020.11.17
(71)申请人 南京
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