基于动态面部表情的日本手语分类
计算机视觉与模式识别
2025-06-25 v2
摘要
手语是一种通过手部动作和非手动标记表达的视觉语言。非手动标记包括面部表情和头部动作。这些表情因国家而异。因此，需要针对每种手语的专门分析方法。然而，由于缺乏数据集，日本手语 (JSL) 识别研究受到限制。开发同时考虑 JSL 手动和非手动特征的识别模型对于与听障人士进行精确流畅的交流至关重要。在 JSL 中，陈述句和疑问句等句型通过面部表情加以区分。在本文中，我们提出了一种聚焦于面部表情的 JSL 识别方法。所提出的方法利用神经网络分析面部特征并对句型进行分类。通过实验，我们确认了该方法的有效性，实现了 96.05% 的分类准确率。
引用
@article{arxiv.2411.06347,
title = {Classification in Japanese Sign Language Based on Dynamic Facial Expressions},
author = {Yui Tatsumi and Shoko Tanaka and Shunsuke Akamatsu and Takahiro Shindo and Hiroshi Watanabe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.06347},
year = {2025}
}
备注
Accepted by 2024 IEEE 13th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2024)