Jun, 2024

PenSLR: 波斯语端到端手语识别使用合奏

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TL;DR本文介绍了 PenSLR，一种基于手套的手语识别系统，采用惯性测量单元（IMU）和五个柔性传感器，结合深度学习框架以及利用连接主义时序分类（CTC）损失函数，通过多序列比对算法提供的新方法进行集成，优化其在波斯手语上的性能表现，实验结果显示 PenSLR 在单词准确率和句子准确率方面都取得了令人满意的成果。
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发现论文，激发创造
  • 面向低资源手语识别的鲁棒手势嵌入提取

    通过对三种受欢迎的姿势估计器进行比较，本文发现通过关键点规范化、遗漏关键点插值和学习姿态嵌入，可以获得更好的结果并实现迁移学习，这些结果可能对未来的低资源手语语言特别有用。

    Jun, 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

  • 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

  • 基于 GCN 和 BERT 的姿势型手语识别

    本文提出了一种新颖的姿态识别方法，该方法采用了图卷积网络和 BERT 模型分别捕捉视频中的空间和时间信息，并通过后期融合来识别手势，实验结果在常规数据集上获得了显著的准确率提升。

    Dec, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 跨数据集的转移学习在资源有限的数据集中的孤立手语识别

    该研究提供了一个公开的跨数据集转移学习基准，通过两个公开的土耳其手语识别数据集进行评估，使用基于时间图卷积的手语识别方法研究了五种有监督的转移学习方法，实验证明专业的有监督转移学习方法可以在闭集和部分集的数据集转移学习中获得比微调更好的性能。

    Mar, 2024