Oct, 2023

不受帧序约束的手语识别：阿根廷手语的概念验证

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TL;DR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。
automatic sign language recognitionhuman-computer interactionmachine learningprobabilistic modelclassification
发现论文，激发创造
  • 基于视频的手语识别，无需时间分割

    该研究提出了一种用 Hierarchical Attention Network 和 Latent Space 实现连续手语识别的新型框架，该方法无需时间分割预处理、可以缩小语义差距，并在实验中得到了验证。

    Jan, 2018

  • 手语识别的综述：不同类型、模式和数据集

    这篇综述论文对手语识别相关的需求、挑战、问题、模态以及数据集等方面进行了全面的概述，并对过去十年的研究进展及现有现状下的 SLR 模型进行了回顾和总结，最后找到了该领域的研究差距和局限性，并提出了未来的研究方向，为读者和研究者提供了完整的关于 SLR 和最先进 SLR 模型的指导。

    Apr, 2022

  • 通过骨架图像表示增强巴西手语识别

    通过提取身体、手部和面部关键点并将其编码为 2D 图像，本研究提出了一种孤立手语识别（ISLR）方法，通过卷积神经网络映射视觉和时间信息到手语标签，实验证明该方法在两个广为认可的巴西手语（LIBRAS）数据集上的性能指标超过了现有技术。此外，由于依赖于更简单的网络架构和仅使用 RGB 数据作为输入，本方法更准确、更高效且更易于训练。

    Apr, 2024

  • 连续手语识别技术的比较研究

    连续手语识别 (CSLR) 着重于对连续进行而没有停顿的手语姿势序列的解释。本研究对最新的深度学习 CSLR 技术进行了实证评估，并评估其在各种数据集和手语中的表现。所选择的模型实施了一系列用于提取有意义特征的方法，并采用不同的训练策略。通过在多个数据集上评估这些模型，特别是 RWTH-PHOENIX-Weather-2014、ArabSign 和 GrSL，分别代表着不同的手语，来确定它们对建模不同手语的功效。所进行的实验在所选择的数据集上建立了新的基准，并为在具有挑战性场景下评估的技术的稳健性和泛化性提供了有价值的见解。

    Jun, 2024

  • ChaLearn LAP 大规模独立演讲者隔离手语识别挑战赛：设计，结果与未来研究

    本研究分析了 ChaLearn LAP 大规模无关签名 SLR 挑战赛的结果，结果显示该赛事从很多方面挑战了现有的 SLR 模型，并提出了各种应对挑战的方案，但模型仍然不能区分非常相似的手势。

    May, 2021

  • 基于图像的印度手语识别：使用深度神经网络的实用综述

    该研究旨在利用计算机视觉技术和卷积神经网络，开发一种实时、基于印度手语的手语识别系统，以帮助印度的聋人和听力有障碍的人群。经过多次处理和训练，该模型的准确率达到了 99%。

    Apr, 2023

  • 用于连续手语识别的全卷积网络

    本文提出了使用全卷积网络 (FCN) 实现在线手语识别的方法，同时从仅具有句子级注释的弱注释视频序列中学习空间和时间特征，通过引入一个手语特征增强 (GFE) 模块来提高序列对齐学习的效果，实验表明该方法在连续手语识别上有效且在在线识别中表现出了较好的性能。

    Jul, 2020

  • 自然语言辅助手语识别

    该论文提出了一种自然语言辅助手语识别 (NLA-SLR) 框架，利用手语词汇中的语义信息来降低手语识别中存在的视觉相似性 (VISigns) 问题。该论文设计了语言辅助标签平滑和交互式混合等技术来提高识别性能，并引入了视频关键点网络作为新型的骨干网络来获得更好的结果。实验结果表明，该方法在三个广泛采用的基准测试数据集上均达到了最先进的性能。

    Mar, 2023

  • LSA64: 阿根廷手语数据集

    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。

    Oct, 2023

  • 利用音韵学提高符号识别效果

    通过将语音学应用于手语产生过程中，训练出的模型预测手势及其语音学特征，从而实现对独立手语识别（ISLR）的模型训练，提高了在 WLASL 基准测试上的手势识别准确性达到了近 9% 的绝对增益，帮助缩小聋听者之间的沟通鸿沟。

    Feb, 2023