用于手语识别的时间累积特征
计算机视觉与模式识别
2020-04-06 v1
摘要
本文提出一组称为时间累积特征（TAF）的特征，用于表示和识别孤立手语手势。通过引入手语特有的结构以更好地表征手语视频的独特语言特征，我们设计了一种高效快速的手语识别（SLR）方法来识别孤立手语手势。所提方法是一种基于 HSV 的累积视频表示，其中基于语言运动-保持模型的关键帧由不同颜色表示。我们还融入了手形信息，并使用小规模卷积神经网络证明对语言子单元的累积特征进行序列建模可改进基线分类结果。
引用
@article{arxiv.2004.01225,
title = {Temporal Accumulative Features for Sign Language Recognition},
author = {Ahmet Alp Kındıroğlu and Oğulcan Özdemir and Lale Akarun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.01225},
year = {2020}
}
备注
10 pages