多模态深度学习在孟加拉手语识别中的创新应用

本文介绍结合EfficientNet、图卷积网络（GCN）和交叉注意力融合的多模态孟加拉手语识别系统，在47类手语识别任务中达86%准确率，旨在打破听障人士沟通壁垒，促进社会包容性发展。

手语识别的社会价值

全球约7000万听障人士以手语为母语，自动手语识别（SLR）技术可打破沟通鸿沟。

孟加拉手语（BdSL）特性

• 手势空间：面部前方三维空间表达语法
• 非手控特征：面部表情、头部动作承载语义
• 双手协调：配合表达复杂概念
• 词汇覆盖：本项目含47个常用类别 这些特性增加识别难度。

视觉特征提取：EfficientNet

通过复合缩放策略（深度/宽度/分辨率）提取手部形状、面部表情等视觉特征，参数量少且效果优。

骨骼特征建模：GCN

以关节为节点、骨骼为边的图结构，学习关节空间关系、手势动态演变，鲁棒关键点噪声。

跨模态融合：交叉注意力

实现视觉与骨骼特征交互，动态分配权重，整合互补信息。

训练优化

• 数据增强：随机裁剪、颜色抖动、时序采样、关键点扰动
• 正则化：Dropout、L2衰减、早停、学习率调度
• 损失函数：加权交叉熵、Focal Loss、标签平滑（应对类别不平衡）

实现流程

1. 视频帧→EfficientNet提取空间特征
2. 关键点→GCN提取骨骼特征
3. 交叉注意力融合→分类头输出47类概率

推理优化

模型量化、帧特征缓存、滑动窗口实时识别。

实时应用场景

• 移动端识别工具
• 视频通话实时字幕
• 教育交互式学习
• 公共服务辅助设备

社会价值

提升听障人士就业竞争力、教育资源可及性、公共服务无障碍水平。

技术迁移

可应用于其他手语变体、手势交互、体育分析、医疗康复评估。

当前局限

• 连续手语句子识别不足
• 多人场景手语分离困难
• 光照/背景变化鲁棒性待提升
• 计算资源与实时性平衡问题

未来研究

• 自监督预训练减少标注依赖
• Transformer时序建模应用
• 多语言手语统一表示
• 与语音识别端到端联合建模

本项目结合计算机视觉、图神经网络与注意力机制，既取得技术突破（86%准确率），又具社会意义。期待更多创新打破沟通壁垒，让科技服务所有人。