混合运动学 GCN 与弹性 Transformer 用于印度手语识别
原文标题：A Hybrid Kinematic GCN and Elastic Transformer for Efficient Indian Sign Language Recognition
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论文提出面向印度手语（ISL）的结构感知混合框架，用熵驱动 SVD 采样器动态提取关键帧，配合连续双位置编码与距离感知弹性 Transformer 保留自然手语节奏，并用运动学条件自适应 GCN 建模双手几何。作者构建了 120 类、9453 段视频的原生 ISL 数据集，框架取得 89.8% 准确率，为复杂手语建模建立强基线。
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