摘要
本发明提供了一种基于ConvLSTM模型的手语识别方法及系统,该方法包括:获取不同手部动作下的应变信号数据,并对应变信号数据进行语义信息标注,得到数据集;根据预设的多维分层变换MHT对应变信号数据进行多尺度时空分解,根据分解结果得到高频分量和低频分量,并对高频分量和低频分量进行重构,得到重构特征;将重构特征作为改进的ConvLSTM模型的输入,并将标注的语义信息作为改进的ConvLSTM模型的输出,对改进的ConvLSTM模型进行迭代训练,得到手语识别模型;将待识别手部动作的目标应变信号数据输入至手语识别模型中,得到与目标应变信号数据对应的语义信息。本发明能够提高对手语的识别精度。