論文の概要: Word separation in continuous sign language using isolated signs and post-processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00923v1
• Date: Sat, 2 Apr 2022 18:34:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 14:41:22.091486
• Title: Word separation in continuous sign language using isolated signs and post-processing
• Title（参考訳）: 孤立符号と後処理を用いた連続手話における単語分離
• Authors: Razieh Rastgoo, Kourosh Kiani, Sergio Escalera
• Abstract要約: 連続手話認識はコンピュータビジョンの課題である。 分離符号境界検出のための2段階モデルを提案する。 連続サインビデオの結果から,提案モデルの有効性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.436298331905775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Continuous Sign Language Recognition (CSLR) is a long challenging task in Computer Vision due to the difficulties in detecting the explicit boundaries between the words in a sign sentence. To deal with this challenge, we propose a two-stage model. In the first stage, the predictor model, which includes a combination of CNN, SVD, and LSTM, is trained with the isolated signs. In the second stage, we apply a post-processing algorithm to the Softmax outputs obtained from the first part of the model in order to separate the isolated signs in the continuous signs. Due to the lack of a large dataset, including both the sign sequences and the corresponding isolated signs, two public datasets in Isolated Sign Language Recognition (ISLR), RKS-PERSIANSIGN and ASLVID, are used for evaluation. Results of the continuous sign videos confirm the efficiency of the proposed model to deal with isolated sign boundaries detection.
• Abstract（参考訳）: 連続手話認識(cslr)は、手話中の単語間の明示的な境界を検出するのが困難であるため、コンピュータビジョンにおいて長い課題である。 この課題に対処するため,我々は2段階モデルを提案する。 第1段階では、CNN、SVD、LSTMの組み合わせを含む予測モデルが、孤立した標識で訓練される。 第2段階では,モデルの第一部分から得られたソフトマックス出力に後処理アルゴリズムを適用し,連続符号の孤立した符号を分離する。 符号列とそれに対応する孤立符号の両方を含む大きなデータセットがないため、独立手話認識(ISLR)、RKS-PERSIANSIGN、ASLVIDの2つの公開データセットが評価に使用される。 連続手話ビデオの結果は、孤立手話境界検出に対処するために提案したモデルの効率性を確認する。

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