Abstract-Forskning i automatisk analys av teckenspråk har i stor utsträckning fokuserat på att känna igen den lexiska (eller citering) formen av teckengester som de visas i kontinuerlig signering, och utveckla algoritmer som skala väl till stora ordförråd. Ett framgångsrikt erkännande av lexikala tecken är dock inte tillräckligt för en fullständig förståelse av teckenspråkskommunikation. Icke-manuella signaler och grammatiska processer som resulterar i systematiska variationer i teckenutseende är en integrerad del av detta meddelande men har fått relativt lite uppmärksamhet i litteraturen. I denna undersökning undersöker vi datainsamling, funktionsextraktion och klassificeringsmetoder som används för analys av teckenspråksgester. Dessa diskuteras när det gäller frågor som modellering av övergångar mellan tecken i ständig signering, modellering av böjningsprocesser, signeringsoberoende och anpassning. Vi undersöker vidare verk som försöker analysera icke-manuella signaler och diskutera frågor som har att göra med att integrera dessa med (hand)teckengester. Vi diskuterar också de övergripande framstegen mot ett verkligt test av teckenigenkänningssystem-med naturlig signering av infödda signatörer. Vi föreslår några framtida riktningar för denna forskning och pekar också på de bidrag den kan ge till andra forskningsområden. Webbbaserade tilläggsmaterial (tillägg) som innehåller flera illustrativa exempel och videor av signering finns på www.computer.org/publications/dlib.
När det gäller erkännande av tecken och teckenspråk har ett antal metoder föreslagits i litteraturen (se REF för en nyligen genomförd översyn).
Automatic Sign Language Analysis: A Survey and the Future beyond Lexical Meaning
{'venue': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'journal': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}