論文の概要: BdSLW60: A Word-Level Bangla Sign Language Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08635v1
- Date: Tue, 13 Feb 2024 18:02:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 14:16:24.055560
- Title: BdSLW60: A Word-Level Bangla Sign Language Dataset
- Title（参考訳）: BdSLW60: ワードレベルバングラ手話データセット
- Authors: Husne Ara Rubaiyeat, Hasan Mahmud, Ahsan Habib, Md. Kamrul Hasan
- Abstract要約: 我々は、制約のない自然な設定で、BdSLW60という名前の包括的BdSLワードレベルデータセットを作成します。
データセットには60のBangla手話が含まれており、18人の手話専門家が手話専門家の監督の下で提供した9307のビデオトライアルがかなりの規模で提供されている。
本稿では,SVM(Support Vector Machine)を用いたBdSLW60データセットのベンチマーク結果について報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8631510994883254
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Sign language discourse is an essential mode of daily communication for the
deaf and hard-of-hearing people. However, research on Bangla Sign Language
(BdSL) faces notable limitations, primarily due to the lack of datasets.
Recognizing wordlevel signs in BdSL (WL-BdSL) presents a multitude of
challenges, including the need for well-annotated datasets, capturing the
dynamic nature of sign gestures from facial or hand landmarks, developing
suitable machine learning or deep learning-based models with substantial video
samples, and so on. In this paper, we address these challenges by creating a
comprehensive BdSL word-level dataset named BdSLW60 in an unconstrained and
natural setting, allowing positional and temporal variations and allowing sign
users to change hand dominance freely. The dataset encompasses 60 Bangla sign
words, with a significant scale of 9307 video trials provided by 18 signers
under the supervision of a sign language professional. The dataset was
rigorously annotated and cross-checked by 60 annotators. We also introduced a
unique approach of a relative quantization-based key frame encoding technique
for landmark based sign gesture recognition. We report the benchmarking of our
BdSLW60 dataset using the Support Vector Machine (SVM) with testing accuracy up
to 67.6% and an attention-based bi-LSTM with testing accuracy up to 75.1%. The
dataset is available at https://www.kaggle.com/datasets/hasaniut/bdslw60 and
the code base is accessible from https://github.com/hasanssl/BdSLW60_Code.
- Abstract（参考訳）: 手話の会話は、聴覚障害者や難聴者にとって、日常的なコミュニケーションの重要な手段である。
しかしながら、Bandgla Sign Language (BdSL)の研究は、主にデータセットの欠如により、顕著な制限に直面している。
BdSL (WL-BdSL) におけるワードレベル記号の認識には、よくアノテーションされたデータセットの必要性、顔や手のランドマークから手の動きの動的な性質を捉えること、適切な機械学習やディープラーニングベースのモデルを開発することなど、さまざまな課題がある。
本稿では,BdSLW60という単語レベルの包括的データセットを非拘束かつ自然な設定で作成し,位置や時間的変化を可能とし,手指による手指支配を自由に変更できるようにすることにより,これらの課題に対処する。
データセットは60のバングラ手話語を包含しており、手話の専門家の監督下で18人の手話家によって提供された9307のビデオトライアルのかなりの規模がある。
データセットは厳密にアノテーションされ、60のアノテーションによってクロスチェックされた。
また,ランドマークに基づく手指ジェスチャ認識のための,相対量子化に基づくキーフレーム符号化手法も導入した。
我々は、サポートベクターマシン(svm)を用いたbdslw60データセットのベンチマークを、テスト精度が67.6%、注意に基づくbi-lstmが75.1%と報告した。
データセットはhttps://www.kaggle.com/datasets/hasaniut/bdslw60で入手でき、コードベースはhttps://github.com/hasanssl/BdSLW60_Codeからアクセスできる。
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