Apr, 2024

通过骨架图像表示增强巴西手语识别

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 骨架感知多模态手语识别

    提出了一个骨架感知的多模式手语识别框架 (SAM-SLR)，使用多种模态信息来提高识别率，并在 2021 年 Looking at People 大规模独立手语识别挑战赛中获得了最高性能。

    Mar, 2021

  • 基于树结构骨架图像的独立手语识别

    使用 TSSI 系统改进骨架模型在手语识别方面的效果。

    Apr, 2023

  • 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

  • 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

  • 基于面部表情和手骨架的手语识别

    为解决手语识别方法中低准确率和鲁棒性差的问题，该研究提出了一种整合手部骨架特征和面部表情的手语识别网络，通过坐标转换提取更准确的手部形状特征，并结合面部表情信息，最终提高了手语识别的准确性和鲁棒性。这一方法在阿根廷手语数据库和东南大学中国手语识别数据库上得到了验证。

    Jul, 2024

  • 骨架感知手语识别的动态时空聚合

    通过引入新的空间架构和时间模块，本研究提出的方法在四个大型手语识别基准测试中实现了最先进的准确性，同时相对于基于 RGB 的方法更节省计算资源，提供了更好的准确性与计算效益的平衡。

    Mar, 2024

  • 手语识别的分数级多提示融合

    通过 3D 卷积神经网络及得分融合方法，我们训练了针对主导手、双手、面部及上半身区域的不同模型，并比较它们的性能表现。实验结果表明，这种混合卷积模型的融合能够比使用完整上半身的基线提高高达 19% 的准确率，并提供有助于未来手语翻译的融合设置讨论。

    Sep, 2020

  • 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