Sammanfattning av denna webbsida: Teckenspråk är ett visuellt språk som används av döva. En svårighet med teckenspråksigenkänning är att tecken instanser av varierar i både rörelse och form i tredimensionellt (3D) utrymme. I denna forskning använder vi 3D djupinformation från handrörelser, genererad från Microsofts Kinect-sensor och tillämpa ett hierarkiskt villkorat slumpmässigt fält (CRF) som känner igen handtecken från handrörelser. Den föreslagna metoden använder en hierarkisk CRF för att upptäcka kandidatsegment av tecken med hjälp av handrörelser, och sedan en BoostMap inbäddningsmetod för att verifiera de segmenterade tecknens handformer. Experiment visade att den föreslagna metoden kunde känna igen tecken från undertecknade meningsdata med en hastighet av 90,4 %.
Yang i REF presenterade hierarkiska villkorade slumpmässiga fält som används för att upptäcka teckensegment och verifierade handformer av de segmenterade tecknen med hjälp av BoostMap.
Sign Language Recognition with the Kinect Sensor Based on Conditional Random Fields
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}