Den stora utmaning som möter American Sign Language (ASL) erkännande nu utvecklar metoder som kommer att skala väl med ökande ordförråd storlek. Till skillnad från talade språk kan phonemes förekomma samtidigt i ASL. Antalet möjliga kombinationer av phonemes är cirka 1,5 × 10 9, som inte kan hanteras med konventionella dolda Markov modellbaserade metoder. Gesture erkännande, som är mindre begränsad än ASL erkännande, lider av samma problem. I detta dokument presenterar vi en ny ram för ASL-erkännandet som syftar till att vara en lösning på skalbarhetsproblemen. Det är baserat på att bryta ner skyltarna i sina phonemes och modellera dem med parallella dolda Markov modeller. Dessa modeller de samtidiga aspekterna av ASL självständigt. De kan därför tränas självständigt och kräver inte att man tar hänsyn till de olika kombinationerna vid träningstidpunkten. Vi visar i experiment med en 22-tecken-vokabulär hur man tillämpar detta ramverk i praktiken. Vi visar också att parallella dolda Markov modeller överträffar konventionella dolda Markov modeller.
En ram för erkännande av de samtidiga aspekterna av ASL föreslås REF.
A framework for recognizing the simultaneous aspects of American Sign Language
{'venue': 'Computer Vision and Image Understanding', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}