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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于LSTM和NLP的手语识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116453224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310437786.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于LSTM和NLP的手语识别方法及系统是由管振凯;戴华;李惠;陆雨欣;高慧婷;陈玉;陈燕俐;杨庚设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM和NLP的手语识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于手语识别技术领域，公开了一种基于LSTM和NLP的手语识别方法和系统，该方法包含模型训练和手语识别两个阶段，在模型训练阶段，利用手语词元数据集与姿态检测模型获取时序关键点序列样本，训练LSTM‑SL模型、利用手语常用语料库分词获得手语表征四元组，训练W2V‑SL模型；手语识别阶段包括将待识别的手语视频或实时手语画面通过LSTM‑SL转换为手语词元预测序列，并利用滑动窗口机制和W2V‑SL模型输出符合语言规范的手语语句，并在此方法上提出了手语识别系统。本发明简化了手语识别对时序特征的采集难度，有效增强了自然语句的输出效果，提高了手语识别系统的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种基于LSTM和NLP的手语识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM和NLP的手语识别方法，用于从手语视频或实时手语画面中识别手语词汇序列，并通过自然语言生成技术输出符合语言规范的手语语句，其特征在于：所述手语识别方法包括如下步骤： 步骤1、模型训练阶段，具体包括如下步骤： 步骤1-1、给定手语词元数据集D＝{d1,d2,…,dn}，其中di表示手语词元，di＝{vedioi,wordi}，vedioi表示手语词元di对应的手语动作视频，wordi表示与手语词元对应的自然语言词元，将定手语词元数据集D中的每个手语词元di转换为时序关键点序列数据ti，从而生成与原始手语词元数据集D对应的时序关键点序列样本数据集T＝{t1,t2,…,tn}； 步骤1-2、以步骤1-1得到的时序关键点序列样本数据集T为输入，训练LSTM神经网络模型，生成基于LSTM的手语词元识别模型LSTM-SL； 步骤1-3、给定由若干手语文本集构建的手语常用语料库K＝{k1,k2,…,kn}，其中ki为包含若干手语词元的文本，根据手语常用语料库K计算手语词元表征四元组序列样本数据集Q，具体包括如下步骤： 步骤1-3-1、利用分词技术提取手语常用语料库K中每个文本ki中的词元构成与手语常用语料库K对应的手语相关自然语言词元集NW＝{wordi|wordi∈K}；计算手语相关自然语言词元集NW中各手语词元wordi在手语常用语料库K中索引位置idxi和出现频率freqi，进而构造词元-词频三元组序列P，其中P[i]＝idxi,wordi,freqi； 步骤1-3-2、以步骤1-3-1构造的词元-词频三元组序列P为输入，对于P中的每个元素P[i]＝idxi,wordi,freqi，根据其词频大小freqi计算对应的手语词元wordi的权重按照下式计算： 其中α为平滑常数，k为权重系数，SW为手语相关自然语言词元集，最终生成与P对应的手语词元表征四元组序列样本数据集Q，其中Q[i]＝idxi,wordi,freqi,weighti； 步骤1-4、以步骤1-3得到的手语词元表征四元组序列样本数据集Q为输入，训练word2vec模型，生成基于word2vec的手语语句自然语言生成模型W2V-SL； 步骤2、手语识别阶段，具体包括如下步骤： 步骤2-1、对于待识别的手语视频或实时手语画面，把连续的手语动作转换为对应的手语词元时序关键点序列Tw＝{tw1,tw2,…,twn}，输入到步骤1-2的手语词元识别模型LSTM-SL中，生成手语词元预测序列S＝s1,s2,…,sn，其中si表示模型预测的手语词元； 步骤2-2、利用滑动窗口机制优化手语词元预测序列S语义，生成手语预测序列Sw＝s1,s2,…,sk，利用滑动窗口优化手语词元预测序列S的语义性具体为：对于手语词元预测序列S＝s1,s2,…,sn中的手语词元si，在将手语词元序列组合成通顺手语语句的过程中，使用滑动窗口在预测序列S中进行滑动，在每个窗口中组合手语词元形成语句，具体包括如下步骤： 步骤2-2-1、初始化滑动窗口长度为h，滑动步长为1，滑动序列为手语词元预测序列S＝s1,s2,…,sn； 步骤2-2-2、如果预测序列长度小于h，即nh，则直接输出手语词元预测序列Sw＝S，否则，移动滑动窗口； 步骤2-2-3、当前窗口中手语词元si出现重复的预测时，仅保留第一个词元，移动滑动窗口，滑动完成后，得到手语预测序列Sw＝s1,s2,…,sk，其中k≤n； 步骤2-3、将步骤2-2生成的手语预测序列Sw＝s1,s2,…,sk转化为句向量V，输入词嵌入模型W2V-SL，通过与手语常用语句相似度比较，输出通顺度最高的符合语言规范的手语语句。

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