I detta dokument introduceras ett CNN:s end-to-end-inbäddning i en HMM, samtidigt som man tolkar CNN:s resultat på ett bayesiskt sätt. Hybriden CNN-HMM kombinerar CNN:s starka diskriminerande förmåga med HMM:s sekvensmodelleringskapacitet. De flesta nuvarande metoder inom området gester och teckenspråksigenkänning bortser från behovet av att hantera sekvensdata både för utbildning och utvärdering. Med vår presenterade helhetsinbäddning kan vi förbättra den senaste tekniken med tre utmanande referensuppgifter för fortlöpande teckenspråksigenkänning med mellan 15 och 38 procent i förhållande till och upp till 13,3 procent i absoluta tal.
De tolkade resultatet av sin modell i en Bayesian mode REF.
Deep Sign: Hybrid CNN-HMM for Continuous Sign Language Recognition
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}