符号标注的重要性：以汉堡手语记法系统为例
机器学习
2023-03-08 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
标注是监督机器学习的基石，已被广泛应用于众多领域，手语识别便是其中之一。然而，此类算法在训练过程中必须输入大量一致标注的数据，以构建具有良好泛化能力的模型。此外，亟需一种适用于任何具有国家差异的手语的自动化解决方案。尽管存在诸如汉堡手语记法系统（HamNoSys）等语言无关的转写系统，其描述手语者的初始位置与身体动作而非词义，但在为每一个真实用例提供准确可靠的标注方面仍存在困难。在此背景下，产业界严重依赖对可用视频数据的手动归属与标注。在本工作中，我们着手解决该问题，并深入分析了由五个手语的开放手语语料库的不同维护者所提供的 HamNoSys 标注，以考察视频数据标注中遇到的挑战。我们还研究了基于 HamNoSys 的标注在训练机器学习模型方面的一致性与客观性。我们的发现为当前标注方法的局限性提供了宝贵见解，并为未来开发更准确高效的手语识别解决方案的研究铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2302.10768,
title = {On the Importance of Sign Labeling: The Hamburg Sign Language Notation System Case Study},
author = {Maria Ferlin and Sylwia Majchrowska and Marta Plantykow and Alicja Kwaśniwska and Agnieszka Mikołajczyk-Bareła and Milena Olech and Jakub Nalepa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.10768},
year = {2023}
}
备注
20 pages, 13 figures