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基于跨模态监督学习的毫米波雷达手语识别技术研究
一、引言
随着人工智能技术的不断发展，手语识别技术已成为无障碍交流领域的重要研究方向。毫米波雷达作为一种非接触式传感器，具有抗干扰能力强、识别精度高等优点，被广泛应用于手语识别领域。然而，由于手语动作的多样性和复杂性，如何提高手语识别的准确性和鲁棒性仍是一个挑战。本文旨在研究基于跨模态监督学习的毫米波雷达手语识别技术，旨在解决上述问题，提高手语识别的准确性和实用性。
二、相关工作
在毫米波雷达手语识别领域，目前主要采用基于深度学习的方法。然而，由于手语动作的多样性和复杂性，单一模态的毫米波雷达数据往往难以充分表达手语信息。因此，跨模态学习成为了一
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