論文の概要: Sign Stitching: A Novel Approach to Sign Language Production
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07663v2
- Date: Mon, 14 Oct 2024 16:28:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-15 15:04:41.859913
- Title: Sign Stitching: A Novel Approach to Sign Language Production
- Title（参考訳）: Sign Stitching: 手話生産への新たなアプローチ
- Authors: Harry Walsh, Ben Saunders, Richard Bowden,
- Abstract要約: 本稿では,辞書の例を用いて,表現力のある手話列を生成することを提案する。
サインを効果的に縫合するための7段階のアプローチを提案する。
我々はSignGANモデルを利用して、出力をフォトリアリスティックシグナにマップする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.35777909051466
- License:
- Abstract: Sign Language Production (SLP) is a challenging task, given the limited resources available and the inherent diversity within sign data. As a result, previous works have suffered from the problem of regression to the mean, leading to under-articulated and incomprehensible signing. In this paper, we propose using dictionary examples to create expressive sign language sequences. However, simply concatenating the signs would create robotic and unnatural sequences. Therefore, we present a 7-step approach to effectively stitch the signs together. First, by normalising each sign into a canonical pose, cropping and stitching we create a continuous sequence. Then by applying filtering in the frequency domain and resampling each sign we create cohesive natural sequences, that mimic the prosody found in the original data. We leverage the SignGAN model to map the output to a photo-realistic signer and present a complete Text-to-Sign (T2S) SLP pipeline. Our evaluation demonstrates the effectiveness of this approach, showcasing state-of-the-art performance across all datasets.
- Abstract（参考訳）: 手話生産(SLP)は、利用可能な限られたリソースと手話データに固有の多様性を考えると、難しい課題である。
その結果、従来の作業は平均への回帰の問題に悩まされ、未解決で理解不能な署名につながった。
本稿では,表現力のある手話列を生成するための辞書例を提案する。
しかし、単に記号を結合すれば、ロボットと非自然のシーケンスが生成される。
そこで我々は,サインを効果的に縫合するための7段階のアプローチを提案する。
まず、各サインを標準のポーズに正規化して、トリミングと縫合することで、連続的なシーケンスを生成します。
次に、周波数領域にフィルタリングを適用して、各符号を再サンプリングすることで、元のデータにある韻律を模倣した凝集性自然配列を生成する。
我々はSignGANモデルを利用して、出力をフォトリアリスティックシグナーにマッピングし、完全なText-to-Sign (T2S) SLPパイプラインを提示する。
提案手法の有効性を実証し,全データセットにまたがる最先端性能を示す。
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