Abstrakt. I detta dokument presenteras en ny metod för teckenspråksigenkänning som ger extremt höga klassificeringsgrader på minimala utbildningsdata. Nyckeln till detta tillvägagångssätt är ett klassificeringsförfarande i två steg där ett första klassificeringssteg ger en beskrivning av handens form och rörelse på hög nivå. Denna beskrivning på hög nivå bygger på teckenlingvistik och beskriver handlingar på en konceptuell nivå som är lätt att förstå för människor. En sådan beskrivning ger dessutom en bred generalisering av tidsaktiviteter som naturligt övervinner variationer i människor och miljöer. En andra fas av klassificering används sedan för att modellera tidsmässiga övergångar av enskilda tecken med hjälp av en klassificeringsbank av Markov kedjor i kombination med Independent Component Analysis. Vi demonstrerar klassificeringsgrader så höga som 97,67 % för en lexikon på 43 ord med hjälp av endast enstaka moment utbildning överträffar tidigare metoder där tusentals utbildningsexempel krävs.
I REF utförs teckenspråksigenkänning enligt ett klassificeringsförfarande i två steg där ett första klassificeringssteg ger en hög nivå av beskrivning av handform och rörelse.
A Linguistic Feature Vector for the Visual Interpretation of Sign Language
{'venue': 'ECCV (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}