Feb, 2024

基于运动关注机制和帧级自蒸馏的连续手语识别

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TL;DR基于运动注意机制和帧级别自蒸馏的符号语言连续识别模型，能有效地提取视频中的符号语言运动信息，提高连续符号语言识别的准确性并达到最新水平。
sign language recognitioncontinuous sign languagemotor attention mechanismframe-level feature extractionself-distillation
发现论文，激发创造
  • 基于内间关注的连续手语识别

    本研究介绍了在连续手语识别研究中引入的一种新模块，称为 “内 - 间词汇关注模块”，以利用手语视频中词汇内部帧之间的关系，以及词汇之间的语义和语法依赖关系。在实验中，使用 PHOENIX-2014 基准数据集对所提出的模型进行评估，结果表明该方法可以在无先验知识的情况下有效地提取手语特征，改善连续手语识别的准确性，并在测试集上取得 20.4 的字词错误率（WER），这是与使用额外监督的先进技术相比具有竞争力的结果。

    Jun, 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

  • 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

  • 使用相关网络进行连续手语识别

    提出一种卷积神经网络 CorrNet 来识别手语，并结合当前帧和相邻帧之间的人体轨迹，从而捕捉视频中人体动作的局部时空特征，进而在大型数据集中获得最先进的准确率。

    Mar, 2023

  • SlowFast 网络用于连续手语识别

    本研究旨在通过双通道 SlowFast 网络以及特殊的特征融合方法，有效提取连续手语识别中的时空特征，并在多个数据集上展示了该模型在空间和动态表示方面的优势。

    Sep, 2023

  • 利用跨语言手势改进连续手语识别

    该研究旨在通过利用多语种手语语料库来促进单一语种的连续手语识别，通过识别跨语种手语并将其作为辅助训练数据，从而提高其识别能力。实验结果表明，该方法在两个广泛使用的连续手语识别数据集上取得了最先进的性能。

    Aug, 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

  • 连续手语边界检测的 Transformer 模型

    提出了一种使用基于 Transformer 模型的新方法，该方法专注于提高准确性，同时消除对手工特征的依赖，用于连续手语识别和单独手语识别，并通过对手势键点特征进行增强和最终分类来检测连续手语视频中单独手语的边界，对两个数据集进行了评估，取得了有希望的结果。

    Feb, 2024

  • 通过骨架感知多模型合集进行手语识别

    该篇研究论文提出了一种基于骨架动态特征和多模态特征融合的新型骨骼感知多模态框架，以提高手语识别的准确率，并进行了三个 “孤立 SLR 数据集” 的实验验证，并且实现了最先进的 SLR 性能.

    Oct, 2021

  • 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