用于手语识别的时空图卷积网络
机器学习
2020-05-21 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
手语识别是一项具有挑战性的任务，在社会中发挥着重要作用，以促进聋人的交流。我们提出了一种基于人体骨骼运动的时空图卷积网络手语识别新方法。该方法利用图在空间和时序两个维度上捕捉手语的动态特征，同时考虑了该语言的复杂方面。此外，我们基于 ASLLVD 提出了一个用于手语的人体骨骼新数据集，以贡献于未来的相关研究。
引用
@article{arxiv.1901.11164,
title = {Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Sign Language Recognition},
author = {Cleison Correia de Amorim and David Macêdo and Cleber Zanchettin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.11164},
year = {2020}
}