De manuella tecknen på teckenspråk genereras och tolkas med hjälp av tre grundläggande byggstenar: handshape, rörelse och plats för artikulation. När de kombineras bestämmer dessa tre komponenter (tillsammans med handflatans orientering) på ett unikt sätt innebörden av det manuella tecknet. Detta innebär att användningen av mönsterigenkänning tekniker som endast använder en delmängd av dessa komponenter är olämpligt för att tolka tecknet eller för att bygga automatiska igenkännare av språket. I detta papper definierar vi en algoritm för att modellera dessa tre grundläggande komponenter bildar en enda videosekvens av tvådimensionella bilder av ett tecken. Erkännande av dessa tre komponenter kombineras sedan för att bestämma klass av tecknen i videorna. Experiment utförs på en databas av (isolerade) American Sign Language (ASL) tecken. Resultaten visar att med hjälp av halvautomatisk detektion kan alla tre komponenterna på ett tillförlitligt sätt återvinnas från tvådimensionella videosekvenser, vilket möjliggör en korrekt representation och igenkänning av tecknen.
Tolkningar av manuellt genererade tecken utförs med hjälp av olika funktioner viz., handform, rörelse och plats för artikulation REF.
Modelling and recognition of the linguistic components in american sign language
{'venue': 'Image and Vision Computing Journal', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}