Oct, 2023

LSA64: 阿根廷手语数据集

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TL;DR自动手语识别是一个研究领域，包括人机交互、计算机视觉和机器学习。该论文介绍了一个涉及阿根廷手语的数据集，名为 LSA64，旨在构建一个针对阿根廷手语识别或其他机器学习任务的全面研究级数据集的第一步。
发现论文，激发创造
  • 利用 ProbSom 识别阿根廷手语的手势形状

    自动手语识别是人机交互和机器学习领域的重要课题之一，本文的主要贡献是创建了阿根廷手语的手指形状数据库，并提出了一种基于图像处理和 ProbSom 的手指形状分类技术，实验结果表明该技术的精确率超过 90%。

    Oct, 2023

  • MS-ASL：用于理解美国手语的大规模数据集和基准

    本文提出了一个包括 25,000 个有注释视频的美国手语数据集，通过 I3D 架构的应用，实现了对 1000 个手势的无限制语境下的识别。

    Dec, 2018

  • 不受帧序约束的手语识别：阿根廷手语的概念验证

    该研究探讨了自动手语识别的问题，提出了一种基于概率模型的手语分类方法，通过对具有 64 个类别和 3200 个样本的阿根廷手语数据集进行测试，证实了可以实现不考虑顺序的识别，并取得了 97% 的准确率。

    Oct, 2023

  • AUTSL：一个大规模的多模态土耳其手语数据集和基准方法

    本文介绍了一种新的大规模多模式土耳其手语数据集 (AUTSL)，为性能评估提供了基准模型；使用卷积神经网络提取特征、使用单向和双向 LSTM 模型表征时间信息，以及结合特征池化模块和时间注意力来提高模型性能。在 AUTSL 随机训练和测试集上，模型的表现达到了 95.95% 的准确度，并在提出的用户独立基准数据集上取得了 62.02% 的最佳基线模型效果。

    Aug, 2020

  • Content4All 开放研究手语翻译数据集

    本研究的目的是为了解决计算手语研究中缺少大规模数据集的问题，并且分享了六个数据集和相关工具的收集过程以及用于推动未来研究的基准翻译结果。

    May, 2021

  • 俄罗斯手语数据集

    本文提出了使用众包平台生成的俄罗斯手语视频数据集 Slovo，其中包含 1,000 个类别的 RSL 手势，由 194 名使用者接收，同时提供了从数据收集到视频标注的整个数据集创建流程和几个利用该数据集所训练和评估的神经网络，旨在展现其教学能力。

    May, 2023

  • 走向现实世界中的美国手语处理：数据、任务和方法

    这篇论文研究了自然环境下手语的自动处理，包括手指拼写、手势识别和手语翻译，并提出了新的数据集、任务和方法。

    Aug, 2023

  • ASL Citizen: 一个社区资源数据集，推进独立手势识别

    发布了迄今最大的孤立手语识别数据集 ASL Citizen，该数据集包含 83,912 个视频，由 52 名手语用户在各种环境中拍摄了 2,731 个不同的手势，并提出应将该数据集用于手语字典检索，使用我们数据集训练监督学习分类器在手语字典检索方面极大地提高了性能。

    Apr, 2023

  • 基于深度学习的手语识别方法综述

    通过实验评估了基于计算机视觉的手语识别方法，并引入了新的序列训练标准，讨论了许多预训练方案，并创建了带注释的希腊手语 RGB + D 数据集。

    Jul, 2020

  • 视频中基于单词的深度手语识别：一个新的大规模数据集和方法比较

    本文介绍了一个新的大规模美国手语单词语义（WLASL）数据集，并实现了基于外观和人体姿态的 2 个模型，以及提出了一种新的基于姿态的时态图卷积网络（Pose-TGCN）方法，同时模拟人体姿态轨迹中的空间和时间依赖关系，为手语识别研究提供了一个有价值的基准实验平台。

    Oct, 2019