論文の概要: Real Time Captioning of Sign Language Gestures in Video Meetings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14543v1
• Date: Sat, 19 Jul 2025 09:01:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.93499
• Title: Real Time Captioning of Sign Language Gestures in Video Meetings
• Title（参考訳）: ビデオ会議における手話ジェスチャのリアルタイムキャプション
• Authors: Sharanya Mukherjee, Md Hishaam Akhtar, Kannadasan R,
• Abstract要約: コンピュータビジョンを用いた手話認識は、聴覚障害者と一般人のコミュニケーション障壁を取り除くことを目的としている。 本稿では,ビデオ通話中のすべての人の字幕に手話を自動的に翻訳するブラウザエクステンションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It has always been a rather tough task to communicate with someone possessing a hearing impairment. One of the most tested ways to establish such a communication is through the use of sign based languages. However, not many people are aware of the smaller intricacies involved with sign language. Sign language recognition using computer vision aims at eliminating the communication barrier between deaf-mute and ordinary people so that they can properly communicate with others. Recently the pandemic has left the whole world shaken up and has transformed the way we communicate. Video meetings have become essential for everyone, even people with a hearing disability. In recent studies, it has been found that people with hearing disabilities prefer to sign over typing during these video calls. In this paper, we are proposing a browser extension that will automatically translate sign language to subtitles for everyone else in the video call. The Large-scale dataset which contains more than 2000 Word-Level ASL videos, which were performed by over 100 signers will be used.
• Abstract（参考訳）: 聴覚障害を持つ人とのコミュニケーションは,常にかなり難しい作業でした。 このようなコミュニケーションを確立する最もテストされた方法の1つは、手話ベースの言語を使うことである。 しかし、手話にかかわるより小さな複雑さに気づいている人は少ない。 コンピュータビジョンを用いた手話認識は、聴覚障害者と一般人のコミュニケーション障壁を解消し、他人と適切にコミュニケーションすることを目的としている。 最近、パンデミックが世界中を揺るがし、私たちのコミュニケーションの仕方を変えました。 ビデオ会議は、聴覚障害のある人でも、誰にとっても不可欠になっている。 近年の研究では、聴覚障害のある人は、ビデオ通話中にタイピングに署名する傾向が見られた。 本稿では,ビデオ通話中のすべての人の字幕に手話を自動的に翻訳するブラウザエクステンションを提案する。 2000以上のWord-Level ASLビデオを含む大規模データセットが100人以上の署名者によって実行される。

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