論文の概要: New keypoint-based approach for recognising British Sign Language (BSL) from sequences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09475v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 17:20:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:33:55.106921
- Title: New keypoint-based approach for recognising British Sign Language (BSL) from sequences
- Title（参考訳）: シークエンスからイギリス手話(BSL)を認識するためのキーポイントに基づく新しいアプローチ
- Authors: Oishi Deb, KR Prajwal, Andrew Zisserman,
- Abstract要約: 本稿では,イギリス手話(BSL)単語を連続署名シーケンス内で認識するキーポイントに基づく新しい分類モデルを提案する。
我々のモデルの性能はBOBSLデータセットを用いて評価され、キーポイントベースのアプローチが計算効率とメモリ使用量においてRGBベースのアプローチを上回ることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.397276621815614
- License:
- Abstract: In this paper, we present a novel keypoint-based classification model designed to recognise British Sign Language (BSL) words within continuous signing sequences. Our model's performance is assessed using the BOBSL dataset, revealing that the keypoint-based approach surpasses its RGB-based counterpart in computational efficiency and memory usage. Furthermore, it offers expedited training times and demands fewer computational resources. To the best of our knowledge, this is the inaugural application of a keypoint-based model for BSL word classification, rendering direct comparisons with existing works unavailable.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,イギリス手話(BSL)単語を連続署名シーケンス内で認識するキーポイントに基づく新しい分類モデルを提案する。
我々のモデルの性能はBOBSLデータセットを用いて評価され、キーポイントベースのアプローチが計算効率とメモリ使用量においてRGBベースのアプローチを上回ることが判明した。
さらに、迅速なトレーニング時間を提供し、少ない計算リソースを要求する。
我々の知る限り、これはBSL単語分類のためのキーポイントモデルの最初の応用であり、既存の作品と直接比較することができない。
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