Människokroppen utgör uppskattning och handdetektering är två viktiga uppgifter för system som utför datorseendebaserad teckenspråksigenkänning (SLR). Båda uppgifterna är dock utmanande, särskilt när inmatningen är färgvideor, utan djupinformation. Många algoritmer har föreslagits i litteraturen för dessa uppgifter, och några av de mest framgångsrika senaste algoritmerna bygger på djupt lärande. I detta dokument introducerar vi ett dataset för human pose estimation för SLR-domänen. Vi utvärderar prestandan hos två djuplärande baserade pose estimeringsmetoder, genom att utföra användaroberoende experiment på vår datauppsättning. Vi utför också överföringslärande och vi får resultat som visar att överföringslärande kan förbättra mätnoggrannheten. Datauppsättningen och resultaten från dessa metoder kan skapa en användbar baslinje för framtida arbeten.
De mätte igenkänningsnoggrannheten för två djupt lärande-baserade state-of-the-art metoder på den tillhandahållna datauppsättningen REF.
Evaluation of Deep Learning based Pose Estimation for Sign Language Recognition
{'venue': "PETRA '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}