論文の概要: Exploring Sub-skeleton Trajectories for Interpretable Recognition of Sign Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01390v1
• Date: Thu, 3 Feb 2022 03:32:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-04 14:28:17.358835
• Title: Exploring Sub-skeleton Trajectories for Interpretable Recognition of Sign Language
• Title（参考訳）: 手話認識のためのサブスケルトン軌道探索
• Authors: Joachim Gudmundsson, Martin P. Seybold, John Pfeifer
• Abstract要約: 我々は手話語を正確に認識する問題について研究する。 本手法は, サブスケルトンの運動面と呼ばれる幾何学的特徴空間を探索する。 驚いたことに、我々の単純な手法は、最近の最先端のアプローチよりも手話認識を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1178416840822027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in tracking sensors and pose estimation software enable smart systems to use trajectories of skeleton joint locations for supervised learning. We study the problem of accurately recognizing sign language words, which is key to narrowing the communication gap between hard and non-hard of hearing people. Our method explores a geometric feature space that we call `sub-skeleton' aspects of movement. We assess similarity of feature space trajectories using natural, speed invariant distance measures, which enables clear and insightful nearest neighbor classification. The simplicity and scalability of our basic method allows for immediate application in different data domains with little to no parameter tuning. We demonstrate the effectiveness of our basic method, and a boosted variation, with experiments on data from different application domains and tracking technologies. Surprisingly, our simple methods improve sign recognition over recent, state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年のトラッキングセンサとポーズ推定ソフトウェアの進歩により、スマートシステムは骨格関節位置の軌跡を教師付き学習に利用できるようになった。 難聴者と非難聴者とのコミュニケーションギャップを狭める鍵となる手話単語を正確に認識する問題について検討する。 本手法は,移動の「サブスケルトン」という幾何学的特徴空間を探索する。 特徴空間軌跡の類似性を自然, 速度不変距離尺度を用いて評価し, 明瞭かつ洞察に富む近傍分類を可能にした。 基本的手法の単純さとスケーラビリティにより、パラメータチューニングをほとんど行わずに、異なるデータドメインで即時に適用できます。 そこで本研究では,アプリケーションドメインの異なるデータと追跡技術を用いて,基本手法の有効性と変化の増大を実証する。 驚くべきことに、私たちのシンプルな方法は、最近の最先端のアプローチよりもサイン認識を改善します。

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