論文の概要: Attention-Driven Multi-Modal Fusion: Enhancing Sign Language Recognition and Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01860v2
• Date: Wed, 6 Sep 2023 13:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 11:10:50.450783
• Title: Attention-Driven Multi-Modal Fusion: Enhancing Sign Language Recognition and Translation
• Title（参考訳）: 注意駆動型マルチモーダル融合:手話認識と翻訳の強化
• Authors: Zaber Ibn Abdul Hakim, Rasman Mubtasim Swargo, Muhammad Abdullah Adnan
• Abstract要約: RGB画像に光フロー情報を導入し,運動関連情報により特徴を充実させた。 本研究は, クロスモーダルエンコーダを用いたモダリティインクルージョンの実現可能性について検討する。 我々は,手話認識のためのRWTH-PHOENIX-2014Tデータセットと翻訳のためのRWTH-PHOENIX-2014Tデータセットの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.960593592323609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we devise a mechanism for the addition of multi-modal information with an existing pipeline for continuous sign language recognition and translation. In our procedure, we have incorporated optical flow information with RGB images to enrich the features with movement-related information. This work studies the feasibility of such modality inclusion using a cross-modal encoder. The plugin we have used is very lightweight and doesn't need to include a separate feature extractor for the new modality in an end-to-end manner. We have applied the changes in both sign language recognition and translation, improving the result in each case. We have evaluated the performance on the RWTH-PHOENIX-2014 dataset for sign language recognition and the RWTH-PHOENIX-2014T dataset for translation. On the recognition task, our approach reduced the WER by 0.9, and on the translation task, our approach increased most of the BLEU scores by ~0.6 on the test set.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,連続手話認識と翻訳のための既存のパイプラインを用いたマルチモーダル情報付加機構を考案する。 本手法では,光学フロー情報をRGB画像に組み込んで,運動関連情報により特徴を充実させる。 本研究は, クロスモーダルエンコーダを用いたモダリティインクルージョンの実現可能性について検討する。 私たちが使ったプラグインは非常に軽量で、エンドツーエンドで新しいモダリティのための別個の機能抽出器を含める必要はありません。 我々は手話認識と翻訳の両方に変化を適用し,各症例の成績を改善した。 我々は,手話認識のためのRWTH-PHOENIX-2014Tデータセットと翻訳のためのRWTH-PHOENIX-2014Tデータセットの性能評価を行った。 認識タスクではWERを0.9に減らし,翻訳タスクではBLEUのスコアの大部分を0.6に増やした。

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