論文の概要: ASL-Homework-RGBD Dataset: An annotated dataset of 45 fluent and non-fluent signers performing American Sign Language homeworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04021v1
• Date: Fri, 8 Jul 2022 17:18:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-11 13:42:18.504050
• Title: ASL-Homework-RGBD Dataset: An annotated dataset of 45 fluent and non-fluent signers performing American Sign Language homeworks
• Title（参考訳）: ASL-Homework-RGBD Dataset: ASL-Homework-RGBD: Anotated dataset of 45 fluent and non-fluent signer performing American Sign Language homeworks
• Authors: Saad Hassan, Matthew Seita, Larwan Berke, Yingli Tian, Elaine Gale, Sooyeon Lee, Matt Huenerfauth
• Abstract要約: このデータセットには、American Sign Language (ASL) を使用した、流動的で非流動的なシグナのビデオが含まれている。 受講生は45名、受講生は45名、受講生は45名であった。 データは、文法的特徴や非マニュアルマーカーを含む署名のいくつかの側面を特定するために注釈付けされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.3809065803553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We are releasing a dataset containing videos of both fluent and non-fluent signers using American Sign Language (ASL), which were collected using a Kinect v2 sensor. This dataset was collected as a part of a project to develop and evaluate computer vision algorithms to support new technologies for automatic detection of ASL fluency attributes. A total of 45 fluent and non-fluent participants were asked to perform signing homework assignments that are similar to the assignments used in introductory or intermediate level ASL courses. The data is annotated to identify several aspects of signing including grammatical features and non-manual markers. Sign language recognition is currently very data-driven and this dataset can support the design of recognition technologies, especially technologies that can benefit ASL learners. This dataset might also be interesting to ASL education researchers who want to contrast fluent and non-fluent signing.
• Abstract（参考訳）: kinect v2センサーで収集したamerican sign language(asl)を使って,fluentと非fluentの両方のシグナーのビデオを含むデータセットをリリースする。 このデータセットはコンピュータビジョンアルゴリズムを開発し評価するプロジェクトの一部として収集され、ASL流速属性の自動検出のための新しい技術をサポートする。 初等・中等レベルのaslコースで使われる課題に類似した課題を署名するよう45名に依頼した。 データは、文法的特徴や非マニュアルマーカーを含む署名のいくつかの側面を特定するために注釈付けされている。 現在、手話認識は非常にデータ駆動であり、このデータセットは認識技術、特にASL学習者に利益をもたらす技術の設計をサポートすることができる。 このデータセットは、流動的で非流動的な署名と対比したいASL教育研究者にとっても興味深い。

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