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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于潜在视觉–文本对齐的无gloss手语翻译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：CN120954105B 。

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：202511484788.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于潜在视觉–文本对齐的无gloss手语翻译方法及系统是由于云龙;纪铭设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于潜在视觉–文本对齐的无gloss手语翻译方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于潜在视觉–文本对齐的无gloss手语翻译方法及系统，涉及计算机视觉与自然语言处理领域，包括：获取手语视频帧序列数据和对应的文本句子数据；对潜在视觉片段进行特征提取，生成潜在视觉表示；对文本子词单元进行特征提取，生成潜在文本表示；将潜在视觉表示和对应的潜在文本表示映射到相同的潜在嵌入空间；在潜在嵌入空间中，将潜在视觉片段与文本子词单元对齐，获得对齐后的数据；将对齐后的数据输入初始手语翻译模型，并以掩码文本重建任务与手语视频到文本翻译任务作为联合优化目标，对手语翻译模型进行训练，获得手语翻译模型；获取目标手语视频数据，输入手语翻译模型，获得翻译结果。本发明提高了翻译质量。

本发明授权基于潜在视觉–文本对齐的无gloss手语翻译方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于潜在视觉–文本对齐的无gloss手语翻译方法，其特征在于，包括： 获取手语视频帧序列数据和对应的文本句子数据，对所述手语视频帧序列数据和所述文本句子数据分别进行预处理，获得潜在视觉片段和文本子词单元； 对所述潜在视觉片段进行特征提取，生成潜在视觉表示；对所述文本子词单元进行特征提取，生成潜在文本表示；将潜在视觉表示和对应的潜在文本表示映射到相同的潜在嵌入空间； 在潜在嵌入空间中，基于InfoNCE的模态内对比学习与跨模态对比学习，将所述潜在视觉片段与所述文本子词单元对齐，获得对齐后的数据； 构建初始手语翻译模型，将所述对齐后的数据输入所述初始手语翻译模型，并以掩码文本重建任务与手语视频到文本翻译任务作为联合优化目标，对所述手语翻译模型进行训练，获得手语翻译模型； 获取目标手语视频数据，输入所述手语翻译模型，获得翻译结果； 获得对齐后的数据包括： 构建每个视频帧与其他视频帧之间的正负样本集合进行对比学习； 对每个视频帧和文本子词单元，计算在潜在嵌入空间中的相似度，并进行跨模态对比学习，通过最小化视频帧和文本子词单元之间的对比损失优化视觉编码器和文本编码器的参数，获得对齐后的数据； 以掩码文本重建任务与手语视频到文本翻译任务作为联合优化目标包括： ； 其中，均为权重系数，为联合优化的总损失函数，为潜在视觉与文本表示在嵌入空间中的对齐损失，为掩码文本重建任务的损失，为手语视频到文本的翻译损失，为视觉模态内的InfoNCE对比损失，为文本模态内的InfoNCE对比损失，为输入的潜在视觉表示，为输入的潜在文本表示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310007 浙江省杭州市西湖区浙大路38号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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