論文の概要: Linguistics-Vision Monotonic Consistent Network for Sign Language Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16944v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 09:28:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:37.314024
• Title: Linguistics-Vision Monotonic Consistent Network for Sign Language Production
• Title（参考訳）: 手話生成のための言語ビジョンモノトニック一貫性ネットワーク
• Authors: Xu Wang, Shengeng Tang, Peipei Song, Shuo Wang, Dan Guo, Richang Hong,
• Abstract要約: 手話生成(SLP)は、音声言語文に対応する手話ビデオを生成することを目的としている。 クロスモーダルなセマンティックギャップのため、SLPは言語学と視覚の整合性に大きな課題を被る。 本稿では,SLPのためのトランスフォーマーベース言語ビジョンモノトニック一貫性ネットワーク(LVMCN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.12628941399177
• License:
• Abstract: Sign Language Production (SLP) aims to generate sign videos corresponding to spoken language sentences, where the conversion of sign Glosses to Poses (G2P) is the key step. Due to the cross-modal semantic gap and the lack of word-action correspondence labels for strong supervision alignment, the SLP suffers huge challenges in linguistics-vision consistency. In this work, we propose a Transformer-based Linguistics-Vision Monotonic Consistent Network (LVMCN) for SLP, which constrains fine-grained cross-modal monotonic alignment and coarse-grained multimodal semantic consistency in language-visual cues through Cross-modal Semantic Aligner (CSA) and Multimodal Semantic Comparator (MSC). In the CSA, we constrain the implicit alignment between corresponding gloss and pose sequences by computing the cosine similarity association matrix between cross-modal feature sequences (i.e., the order consistency of fine-grained sign glosses and actions). As for MSC, we construct multimodal triplets based on paired and unpaired samples in batch data. By pulling closer the corresponding text-visual pairs and pushing apart the non-corresponding text-visual pairs, we constrain the semantic co-occurrence degree between corresponding gloss and pose sequences (i.e., the semantic consistency of coarse-grained textual sentences and sign videos). Extensive experiments on the popular PHOENIX14T benchmark show that the LVMCN outperforms the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 手話生成(SLP)は、手話文に対応する手話ビデオを生成することを目的としており、手話文から詩への変換(G2P)が重要なステップである。 クロスモーダルなセマンティックギャップと、強い監督調整のためのワードアクション対応ラベルの欠如により、SLPは言語ビジョンの一貫性において大きな課題を被る。 本研究では,SLP用トランスフォーマーを用いたLVMCN(Lingguistics-Vision Monotonic Consistent Network)を提案する。 CSAでは,クロスモーダル特徴系列間のコサイン類似性関連行列(微粒なシグマとアクションの順序整合性)を計算することにより,対応する光沢とポーズ列間の暗黙的なアライメントを制約する。 MSCについては、バッチデータ中のペアとアンペアのサンプルに基づいてマルチモーダルな三重項を構築する。 対応するテキストと視覚のペアを近付け、非対応のテキストと視覚のペアを分割することにより、対応するグロスとポーズのシーケンス(つまり、粗い粒度のテキストと手話のセマンティック一貫性)間の意味的共起度を制約する。 人気の高いPHOENIX14Tベンチマークの大規模な実験は、LVMCNが最先端よりも優れていることを示している。

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