論文の概要: Pose-based Sign Language Recognition using GCN and BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00781v1
• Date: Tue, 1 Dec 2020 19:10:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 00:47:22.929879
• Title: Pose-based Sign Language Recognition using GCN and BERT
• Title（参考訳）: gcnとbertを用いたポーズに基づく手話認識
• Authors: Anirudh Tunga, Sai Vidyaranya Nuthalapati, Juan Wachs
• Abstract要約: 単語レベルの手話認識(WSLR)は手話を理解し解釈するための最初の重要なステップである。 ビデオからサインを認識することは、単語の意味が微妙な身体の動き、手の動き、その他の動きの組み合わせに依存するため、難しい作業である。 W SLRの最近のポーズベースアーキテクチャは、異なるフレーム内のポーズ間の空間的および時間的依存関係を同時にモデル化するか、空間的情報を完全に活用せずに時間的情報のみをモデル化する。 本稿では,空間的・時間的情報を別々に捉え,遅延融合を行う新しいポーズベースアプローチを用いて,W SLRの課題に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sign language recognition (SLR) plays a crucial role in bridging the communication gap between the hearing and vocally impaired community and the rest of the society. Word-level sign language recognition (WSLR) is the first important step towards understanding and interpreting sign language. However, recognizing signs from videos is a challenging task as the meaning of a word depends on a combination of subtle body motions, hand configurations, and other movements. Recent pose-based architectures for WSLR either model both the spatial and temporal dependencies among the poses in different frames simultaneously or only model the temporal information without fully utilizing the spatial information. We tackle the problem of WSLR using a novel pose-based approach, which captures spatial and temporal information separately and performs late fusion. Our proposed architecture explicitly captures the spatial interactions in the video using a Graph Convolutional Network (GCN). The temporal dependencies between the frames are captured using Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Experimental results on WLASL, a standard word-level sign language recognition dataset show that our model significantly outperforms the state-of-the-art on pose-based methods by achieving an improvement in the prediction accuracy by up to 5%.
• Abstract（参考訳）: 手話認識(SLR)は、聴覚と聴覚障害のあるコミュニティと他の社会とのコミュニケーションギャップを埋める上で重要な役割を担っている。 単語レベルの手話認識(WSLR)は手話を理解し解釈するための最初の重要なステップである。 しかし、言葉の意味は微妙な体の動き、手の動き、その他の動きの組み合わせに依存するため、ビデオからサインを認識することは難しい作業である。 WSLRの最近のポーズベースアーキテクチャは、異なるフレーム内のポーズ間の空間的および時間的依存関係を同時にモデル化するか、空間的情報を完全に活用せずに時間的情報のみをモデル化する。 本稿では,空間的および時間的情報を分離し,遅延融合を行う新しいポーズベースアプローチを用いて,wslrの問題に取り組む。 提案するアーキテクチャは,ビデオ内の空間的相互作用をグラフ畳み込みネットワーク(gcn)を用いて明示的に捉える。 フレーム間の時間的依存関係は、変換器(BERT)からの双方向エンコーダ表現を用いてキャプチャされる。 標準の単語レベル手話認識データセットであるwlaslの実験結果は, 予測精度を最大5%向上させることで, ポーズベース手法の最先端を著しく上回っていることを示している。

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