Video-Based Sign Language Recognition without Temporal Segmentation

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Video-based Sign Language Recognition without Temporal Segmentation.pdf
03-02
Video-based Sign Language Recognition without Temporal Segmentation
CVT-SLR: Contrastive Visual-Textual Transformation for Sign Language Recognition with Variational Al
qq_43488136的博客
06-13 778
手语识别(SLR)是一种弱监督任务，它将手语视频注释为文本注释。近年来的研究表明，由于缺乏大规模可用的符号数据集而导致的训练不足成为单反识别的主要瓶颈。因此，大多数单反作品采用了预训练的视觉模块，并开发了两种主流解决方案。多流架构扩展了多线索视觉特征，产生了当前的SOTA性能，但需要复杂的设计，并可能引入潜在的噪声。另外，先进的单线索单反框架使用明确的视觉和文本模态之间的跨模态对齐，简单有效，可能与多线索框架竞争。
使用深度学习实现的手势识别：SignLanguageRecognition
gitblog_00095的博客
04-04 523
使用深度学习实现的手势识别：SignLanguageRecognition 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 SignLanguageRecognition 是一个基于深度学习的手语识别项目，旨在帮助听障人士与健听人群之间的沟通变得更加顺畅。通过实时视频流处理和高效的模型算法，该项目能够识别人类手势并将其转化为对应的文本或单词，使得手语交流可以被机器理解和...
推荐文章：探索手势世界的桥梁 - SignLanguageRecognition
gitblog_00054的博客
06-18 465
推荐文章：探索手势世界的桥梁 - SignLanguageRecognition 在数字时代的浪潮中，沟通的方式早已超越了言语的界限，而手语作为一种无声的语言，承载着聋哑人群体的重要交流需求。今天，我们为大家介绍一个虽然已停止更新，但仍极具价值的技术项目——SignLanguageRecognition。这个开源项目旨在构建一个实验性的生态系统，以识别德国手语（DGS）中的手势，并尝试实现现场字幕...
Chinese Sign Language Recognition Dataset（CSL)
fansfi的博客
03-06 3456
http://home.ustc.edu.cn/~hagjie/
全卷积网络用于手语识别
qq_43787895的博客
05-07 2385
Fully Convolutional Networks for Continuous Sign Language Recognition Abstract. Continuous sign language recognition (SLR) is a challenging task that requires learning on both spatial and temporal dimensions of signing frame sequences. Most recent work acc
【ECCV2020】接收论文列表part1
TomRen
07-18 7299
ECCV2020 接收论文完整列表 看论文学CV
【论文翻译】Deep learning
风信子的博客
08-10 864
论文题目：Deep learning 论文来源：Deep learning 翻译人：BDML@CQUT实验室 Deep learning Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton Abstract Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with mu
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
Sign-Language-Recognition 项目使用教程
gitblog_00549的博客
09-25 784
Sign-Language-Recognition 项目使用教程 1. 项目目录结构及介绍 Sign-Language-Recognition/ ├── code/ │ ├── common/ │ │ └── config.py │ ├── capture_from_camera.py │ ├── generate_images_labels.py │ ├── predic...
【亲测免费】 Sign Language Recognition 项目使用教程
gitblog_01144的博客
09-26 450
本项目是一个用于手语识别的开源项目，基于深度学习技术，特别是卷积神经网络（包括最先进的3D模型）和循环神经网络（LSTM）。以下是对项目目录结构的详细介绍： ``` sign-language/ ├── data-set/ # 数据集相关文件 │ └── chalearn/ # ChaLearn数据集相关文件 ├── image/ ...
手语检测识别
年轻即出发，
02-14 2481
文章首先使用openpose进行人体的关键点检测，然后基于前后帧的关键点归一化位移基于lstm进行2分类判断，即输出当前视频帧是否有做手语操作。其中fps表示视频的帧率，P表示关键点坐标，t表示t时刻，t-1表示t-1时刻，然后将t时刻的关键点坐标和t-1时刻的关键点坐标计算L2距离，然后再乘以fps，得到归一化的关键点位移特征，保证了该特征不会随着视频帧率不同而有差异。蓝色的线条代表不同身体部位的位移特征，主要的特征集中在手部，最下面的黄色线表示是否进行手语的ground_truth。
计算机视觉算法实战——手语识别：技术突破与应用前景
最新发布
m0_65481401的博客
04-08 2237
手语识别(Sign Language Recognition, SLR)是计算机视觉与人工智能交叉领域的重要研究方向，旨在通过算法自动识别和理解手语表达，架起听障人士与健听人群沟通的桥梁。根据世界卫生组织统计，全球约有4.3亿人患有残疾性听力损失，手语作为他们的主要交流方式，其自动识别技术具有重要的社会价值和现实意义。孤立词识别(Isolated Sign Language Recognition)和连续手语识别孤立词识别针对单个手语词汇进行分类，而连续手语识别则需要处理连贯的手语句子，技术难度显著提高。
基于Skeleton的手势识别：SAM-SLR
Airs-Gao的博客
10-19 4187
基于Skeleton的手势识别：SAM-SLR
论文阅读-2018-0114
乐兮山南水北的博客
01-14 403
论文：Video Object Segmentation Without Temporal Information 亮点：做VOS，但不使用temporal information。输入video，使用image semantic segmentation的方法得到instance分割结果，以及与之对应的类别标签。同时，用传统VOS方法得到视频前景物体的估计。找instance segmenta...
EmotiW2016第一论文Video-based emotion recognition using CNNRNN and C3D hybrid networks
zichen7055的博客
07-19 1346
这篇论文主要利用了RNN和C3D解决视频分类问题，其中RNN将CNN从每个视频帧中提取出来的特征进行时序上的编码，C3D对人脸表征和运动信息同时建模，最后再融合音频特征，完成视频分类。本文以59.02%的正确率较EmotiW 2015 53.8%的正确率高出许多。    整体模型如图1，该模型主要由三个子模型组成：CNN-RNN，C3D和音频模型；CNN-RNN和C3D模型较为核心。本文单...
百度网盘第三方登录时出错，提示“由于网络原因”
WinerChopin的博客
02-25 4万+
1. 【我的电脑】右键，点击【属性】，打开系统属性，选择左上角【控制面板】，2. 单击【网络和Internet】，3. 单击【Internet选项】4. 选择【连接】右下角的【局域网设置】5. 取消所有勾选，单击【确定】应用重新设置即可。...
论文阅读：CVPR2016 Paper list
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一亩半分地
05-12 8万+
CVPR2016 accepted paper list
TALL: Temporal Activity Localization via Language Query
Hello World
04-27 1667
这是ICCV2017 Spotlight的一篇关于temporal activity localization via language query in an untrimmed video的文章，paper连接https://arxiv.org/abs/1705.02101，作者的homepage https://jiyanggao.github.io/，code已经被released出来了h...
Transformer-Based Spatio-Temporal Network for Human Action Recognition
12-31
### 基于Transformer的空间时间网络在人体动作识别中的研究论文与实现 #### 研究背景与发展现状 近年来，随着深度学习技术的发展，基于Transformer架构的空间时间网络逐渐成为人体动作识别领域的重要方法之一。这类模型通过引入自注意力机制来捕捉视频序列中复杂的时空关系，显著提升了动作识别的效果。 #### 关键技术特点 - **多尺度特征提取**：利用卷积神经网络(CNNs)对输入帧进行初步处理，获取不同层次的视觉特征表示[^1]。 - **空间编码器**：采用标准的ViT(Visual Transformer)结构作为骨干网，在单个图像上构建强大的局部感知能力的同时保持全局理解力。 - **时间建模模块**：不同于传统的RNN/LSTM单元，这里设计了一种特殊的Temporal Encoder Layer用于表征相邻帧间的关系变化规律，从而增强对于动态行为的理解程度。 #### 实现框架概述 一种典型的基于Transformer的人体姿态估计方案可以概括如下： ```python import torch.nn as nn class SpatialTemporalTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=400): super(SpatialTemporalTransformer, self).__init__() # 定义CNN层以获得基础特征图谱 self.backbone = BackboneNet() # 构造一系列堆叠起来的时间维度上的transformer blocks self.temporal_transformers = nn.Sequential(*[ TemporalBlock() for _ in range(num_layers)]) # 分类头部分 self.classifier = ClassifierHead(num_classes) def forward(self, x): batch_size, seq_len, c, h, w = x.shape # 提取每帧的基础特征向量 features = [] for t in range(seq_len): feature_t = self.backbone(x[:,t,:,:,:]) features.append(feature_t.unsqueeze(dim=1)) spatial_features = torch.cat(features,dim=1) # 序列化后的数据送入temporal transformer做进一步加工 temporal_output = self.temporal_transformers(spatial_features) # 获取最终预测结果并返回 logits = self.classifier(temporal_output.mean(dim=1)) return logits ``` 此代码片段展示了如何定义一个简单的Spatio-Temporal Transformer模型来进行分类任务。实际应用时还需要考虑更多细节优化以及针对具体场景调整参数配置等问题。
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