用于高效印度手语识别的混合运动学 GCN 与弹性 Transformer 框架

研究人员提出一种结合运动学自适应 GCN 与 Elastic Transformer 的混合框架，用于高效的印度手语识别。该架构通过熵驱动 SVD 采样器提取关键帧，利用连续双重位置编码与距离感知弹性 Transformer 保留打手语节奏，并在空间上显式建模双手几何结构。在包含 120 个类别、9,453 个视频的 ISL 数据集上，该方法达到 89.8% 的准确率。