Vi bygger ordmodeller för American Sign Language (ASL) som överför mellan olika signers och olika aspekter. Detta är fördelaktigt eftersom man skulle kunna använda stora mängder märkta avatardata i kombination med en mindre mängd märkta humandata för att upptäcka ett stort antal ord i humandata. Övergång lärande är möjligt eftersom vi representerar block av video med nya mellanliggande diskriminativa funktioner baserat på uppdelningar av data. Genom att konstruera samma uppdelningar i avatar och mänskliga data och klustra lämpligt, våra funktioner är både diskriminerande och semantiskt liknande: över signors liknande egenskaper innebär liknande ord. Vi visar överföringslärande i två scenarier: från avatar till en frontalt betraktad mänsklig signer och från en avatar till mänsklig signer i en 3/4 vy.
Deras tillvägagångssätt REF baserades på överföring av stora mängder märkta avatardata med få märkta mänskliga signervideor för att upptäcka ord i videor.
Transfer Learning in Sign language
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}