論文の概要: A Comparative Study of Continuous Sign Language Recognition Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12369v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 07:51:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 20:06:22.310811
- Title: A Comparative Study of Continuous Sign Language Recognition Techniques
- Title（参考訳）: 連続手話認識技術の比較検討
- Authors: Sarah Alyami, Hamzah Luqman,
- Abstract要約: CSLR(Continuous Sign Language Recognition)は、ポーズなしで連続的に実行される手話ジェスチャーのシーケンスの解釈に焦点を当てる。
本研究では,近年の深層学習C SLR手法を実証的に評価し,その性能を様々なデータセットや手話で評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.534667887016089
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Continuous Sign Language Recognition (CSLR) focuses on the interpretation of a sequence of sign language gestures performed continually without pauses. In this study, we conduct an empirical evaluation of recent deep learning CSLR techniques and assess their performance across various datasets and sign languages. The models selected for analysis implement a range of approaches for extracting meaningful features and employ distinct training strategies. To determine their efficacy in modeling different sign languages, these models were evaluated using multiple datasets, specifically RWTH-PHOENIX-Weather-2014, ArabSign, and GrSL, each representing a unique sign language. The performance of the models was further tested with unseen signers and sentences. The conducted experiments establish new benchmarks on the selected datasets and provide valuable insights into the robustness and generalization of the evaluated techniques under challenging scenarios.
- Abstract（参考訳）: CSLR(Continuous Sign Language Recognition)は、ポーズなしで連続的に実行される手話ジェスチャーのシーケンスの解釈に焦点を当てる。
本研究では,近年の深層学習CSLR手法を実証的に評価し,その性能を様々なデータセットや手話で評価する。
分析のために選択されたモデルは、意味のある特徴を抽出し、異なるトレーニング戦略を採用するための様々なアプローチを実装している。
異なる手話のモデリングにおけるそれらの有効性を決定するために、これらのモデルは複数のデータセット、具体的にはRWTH-PHOENIX-Weather-2014, ArabSign, GrSLを用いて評価された。
モデルの性能は、目に見えないシグナーと文でさらにテストされた。
実験は、選択したデータセットに新しいベンチマークを確立し、挑戦的なシナリオ下での評価手法の堅牢性と一般化に関する貴重な洞察を提供する。
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