Målet med detta arbete är att upptäcka hand- och armpositioner över kontinuerliga teckenspråk videosekvenser på mer än en timme i längd. Vi kastar problemet som en slutsats i en generativ modell av bilden. Enligt denna modell är det dyrt att upptäcka extremiteter på grund av det mycket stora antal möjliga konfigurationer som varje del kan anta. Vi gör följande bidrag för att minska denna kostnad: i) använda effektiv provtagning från en bildstruktur förslag distribution för att få rimliga konfigurationer; ii) identifiera en stor uppsättning ramar där korrekta konfigurationer kan härledas, och använda temporal spårning på annat håll. Resultat rapporteras för signering av bilder med föränderlig bakgrund, utmanande bildförhållanden och olika signers; och vi visar att metoden kan identifiera de verkliga arm- och handplatserna. Resultaten överskrider state-of-the-art för längd och stabilitet av kontinuerlig lem spårning.
Buehler m.fl. REF upptäcker händer och armar samtidigt i teckenspråksvideor.
Long term arm and hand tracking for continuous sign language TV broadcasts
{'venue': 'Proc. Conf. British Machine Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}