論文の概要: Sign Languague Recognition without frame-sequencing constraints: A proof of concept on the Argentinian Sign Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17437v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 14:47:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 19:48:20.440577
• Title: Sign Languague Recognition without frame-sequencing constraints: A proof of concept on the Argentinian Sign Language
• Title（参考訳）: フレームシーケンス制約のない手話認識:アルゼンチン手話における概念実証
• Authors: Franco Ronchetti, Facundo Manuel Quiroga, C\'esar Estrebou, Laura Lanzarini, Alejandro Rosete
• Abstract要約: 本稿では,様々な特徴量に基づいてサブ分類器を結合した手話分類のための一般化確率モデルを提案する。 提案したモデルは、アルゼンチン手話データセットで97%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.27617228521691
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic sign language recognition (SLR) is an important topic within the areas of human-computer interaction and machine learning. On the one hand, it poses a complex challenge that requires the intervention of various knowledge areas, such as video processing, image processing, intelligent systems and linguistics. On the other hand, robust recognition of sign language could assist in the translation process and the integration of hearing-impaired people, as well as the teaching of sign language for the hearing population. SLR systems usually employ Hidden Markov Models, Dynamic Time Warping or similar models to recognize signs. Such techniques exploit the sequential ordering of frames to reduce the number of hypothesis. This paper presents a general probabilistic model for sign classification that combines sub-classifiers based on different types of features such as position, movement and handshape. The model employs a bag-of-words approach in all classification steps, to explore the hypothesis that ordering is not essential for recognition. The proposed model achieved an accuracy rate of 97% on an Argentinian Sign Language dataset containing 64 classes of signs and 3200 samples, providing some evidence that indeed recognition without ordering is possible.
• Abstract（参考訳）: 自動手話認識(SLR)は、人間とコンピュータのインタラクションと機械学習の分野において重要なトピックである。 一方で、ビデオ処理、画像処理、インテリジェントシステム、言語学といった様々な知識領域の介入を必要とする複雑な課題を提起する。 一方、手話の頑健な認識は、聴覚障害者の翻訳過程や統合、および聴力者のための手話教育を支援することができる。 SLRシステムは通常、標識を認識するために隠れマルコフモデル、ダイナミック・タイム・ウォーピングまたは類似のモデルを使用する。 このような手法は、仮説の数を減らすためにフレームの順序付けを利用する。 本稿では,位置,移動,手形など,様々な特徴に基づいてサブ分類器を結合した手形分類の一般化確率モデルを提案する。 このモデルは、全ての分類段階において、順序付けが認識に必須ではないという仮説を探求するために、単語の袋のアプローチを採用している。 提案モデルは,64種類の手話と3200のサンプルを含むアルゼンチンの手話データセットにおいて97%の精度を達成し,順序付けのない認識が可能であることを示す。

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