使用3D卷积神经网络和LSTM的实时美国手语识别：架构、训练和部署

这篇文章描述了一篇关于实时美国手语（ASL）识别的研究论文。它侧重于使用3D卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络的系统的架构、训练和部署。使用3D CNN表明该系统处理视频数据，捕获空间和时间信息。包含LSTM表明试图模拟手语的顺序性质。该论文可能详细介绍了特定的网络设计、训练方法和性能评估。部署方面表明侧重于实际应用。

• •侧重于实时ASL识别。
• •采用3D CNN和LSTM进行视频处理和序列建模。
• •涵盖架构、训练和部署方面。
• •表明侧重于实际应用。