该研究提出一种端到端的多模态框架，利用时空卷积与Transformer融合模型，从原始手语视频中提取细粒度动作-姿态特征，实现高精度印度手语（ISL）识别；进一步构建轻量化跨语言神经翻译模块，将识别结果实时转译为印地语、泰米尔语、孟加拉语等12种印度主要方言。作者在自建的ISL-Indic数据集（含4.2万视频样本，覆盖320个词汇及日常对话场景）上验证模型，词级准确率达91.3%，翻译BLEU-4平均分达38.7。工作聚焦资源匮乏语言场景，强调模型可部署性与低延迟特性，为印度听障群体提供本地化无障碍通信支持。
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版本演进
2026-06-23
update
Deep Learning-Based Sign Language Recognition from Videos and Cross-Lingual Translation to Indian Vernaculars