論文の概要: Language identification as improvement for lip-based biometric visual systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13902v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 15:44:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 15:00:40.406134
• Title: Language identification as improvement for lip-based biometric visual systems
• Title（参考訳）: リップ型バイオメトリック視覚システムにおける言語識別の改善
• Authors: Lucia Cascone, Michele Nappi, Fabio Narducci
• Abstract要約: 本稿では,口唇運動に基づく視覚的(聴覚のない)識別システムの性能を高めるために,言語情報を軟式生体認証特性として用いる予備研究について述べる。 これらのデータの統合により,提案した視覚システムの識別性能が大幅に向上したことを報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.205817167773443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Language has always been one of humanity's defining characteristics. Visual Language Identification (VLI) is a relatively new field of research that is complex and largely understudied. In this paper, we present a preliminary study in which we use linguistic information as a soft biometric trait to enhance the performance of a visual (auditory-free) identification system based on lip movement. We report a significant improvement in the identification performance of the proposed visual system as a result of the integration of these data using a score-based fusion strategy. Methods of Deep and Machine Learning are considered and evaluated. To the experimentation purposes, the dataset called laBial Articulation for the proBlem of the spokEn Language rEcognition (BABELE), consisting of eight different languages, has been created. It includes a collection of different features of which the spoken language represents the most relevant, while each sample is also manually labelled with gender and age of the subjects.
• Abstract（参考訳）: 言語は常に人類が定義する特徴の1つである。 視覚言語識別(VLI)は、比較的新しい研究分野であり、複雑で、ほとんど調査されていない。 本稿では,口唇運動に基づく視覚的(聴覚のない)識別システムの性能を高めるために,言語情報をソフトバイオメトリックな特徴として活用する予備研究について述べる。 スコアベースの融合戦略を用いて,これらのデータの統合により,提案する視覚システムの識別性能が大幅に向上したことを報告する。 深層学習と機械学習の手法を検討し評価する。 実験目的のために、8つの異なる言語からなるspokEn Language rEcognition (BABELE)のproBlemのためのLaBial Articulationと呼ばれるデータセットが作成された。 音声言語が最も関連性の高い特徴のコレクションを含み、各サンプルには、被験者の性別と年齢を手動でラベル付けする。

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