論文の概要: Evaluating the Immediate Applicability of Pose Estimation for Sign Language Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10166v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 14:41:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 03:11:14.415723
• Title: Evaluating the Immediate Applicability of Pose Estimation for Sign Language Recognition
• Title（参考訳）: 手話認識におけるポーズ推定の即時適用性の評価
• Authors: Amit Moryossef, Ioannis Tsochantaridis, Joe Dinn, Necati Cihan Camg\"oz, Richard Bowden, Tao Jiang, Annette Rios, Mathias M\"uller, Sarah Ebling
• Abstract要約: 説明可能で,人に依存しない,プライバシを保護し,低次元表現であるため,スケルトンポーズに基づく表現を評価する。 我々は2つの最先端ポーズ推定システムを用いて2つの独立した研究を行う。 認知モデルの障害事例を評価することにより,ポーズ推定システムの言語認識への適用性を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.26064598621083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Signed languages are visual languages produced by the movement of the hands, face, and body. In this paper, we evaluate representations based on skeleton poses, as these are explainable, person-independent, privacy-preserving, low-dimensional representations. Basically, skeletal representations generalize over an individual's appearance and background, allowing us to focus on the recognition of motion. But how much information is lost by the skeletal representation? We perform two independent studies using two state-of-the-art pose estimation systems. We analyze the applicability of the pose estimation systems to sign language recognition by evaluating the failure cases of the recognition models. Importantly, this allows us to characterize the current limitations of skeletal pose estimation approaches in sign language recognition.
• Abstract（参考訳）: 符号付き言語は、手、顔、体の動きによって生成される視覚言語である。 本稿では,説明可能であり,人に依存しない,プライバシーを保護し,低次元表現であるスケルトンポーズに基づく表現を評価する。 基本的に、骨格表現は個人の外見と背景を一般化し、動きの認識に焦点を合わせることができる。 しかし、骨格表現によってどれだけ情報が失われるのか? 我々は2つの最先端ポーズ推定システムを用いて2つの独立した研究を行う。 ポーズ推定システムの手話認識への適用性について,認識モデルの故障事例を評価することにより検討した。 重要なことに、手話認識における骨格ポーズ推定アプローチの現在の制限を特徴付けることができる。

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