Abstract-Vi anser två avgörande problem i kontinuerlig teckenspråksigenkänning från ohjälpta videosekvenser. På meningsnivå anser vi att rörelseepintesis (me) problem och på funktionsnivå, vi anser problemet med hand segmentering och gruppering. Vi konstruerar ett ramverk som kan hantera båda dessa problem baserat på en förbättrad, inbäddad version av den dynamiska programmeringen. För att ta itu med rörelseepentesen använder en dynamisk programmeringsprocess ett virtuellt mig-alternativ som inte behöver explicita modeller. Vi kallar detta den förbättrade nivå byggnad (eLB) algoritm. Denna formulering gör det också möjligt att införliva grammatikmodeller. Bostad i denna eLB är en annan DP som hanterar problemet med att välja bland flera hand kandidater. Vi demonstrerar våra idéer på fyra American Sign Language dataset med enkel bakgrund, med undertecknaren bär korta ärmar, med komplex bakgrund, och över signors. Vi jämförde prestandan med villkorliga Random Fields (CRF) och Latent Dynamic-CRF-baserade metoder. Experimenten visar mer än 40 procent förbättring jämfört med CRF eller LDCRF metoder i termer av rammärkning takt. Vi visar flexibiliteten i vår strategi när vi hanterar ett föränderligt sammanhang. Vi finner också en 70 procent förbättring i teckenigenkänningsfrekvens över den oförstärkta DP matchningsalgoritm som inte passar mig effekt.
I REF tas vitala problem upp, som förekommer i kontinuerligt teckenigenkänning.
Handling Movement Epenthesis and Hand Segmentation Ambiguities in Continuous Sign Language Recognition Using Nested Dynamic Programming
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}