亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Spatial–Temporal Enhanced Network for Continuous Sign Language Recognition

计算机科学 判别式 人工智能 特征提取 模式识别(心理学) 提取器 手语 空间分析 特征(语言学) 利用 稳健性(进化) 计算机视觉 数学 统计 工程类 哲学 基因 生物化学 语言学 计算机安全 化学 工艺工程
作者
Wenjie Yin,Yonghong Hou,Zihui Guo,Kailin Liu
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:34 (3): 1684-1695 被引量:6
标识
DOI:10.1109/tcsvt.2023.3296668
摘要

Continuous Sign language Recognition (CSLR) aims to generate gloss sequences based on untrimmed sign videos. Since discriminative visual features are essential for CSLR, current efforts mainly focus on strengthening the feature extractor. The feature extractor can be disassembled into a spatial representation module and a short-term temporal module for spatial and visual features modeling. However, existing methods always regard it as a monoblock and rarely implement specific refinements for such two distinct modules, which is difficult to achieve effective modeling of spatial appearance information and temporal motion information. To address the above issues, we proposed a spatial temporal enhanced network which contains a spatial-visual alignment (SVA) module and a temporal feature difference (TFD) module. Specifically, the SVA module conducts an auxiliary task between the spatial features and target gloss sequences to enhance the extraction of hand and facial expressions. Meanwhile, the TFD module is constructed to exploit the underlying dynamic between consecutive frames and inject the aggregated motion information into spatial features to assist short-term temporal modeling. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed modules and our network achieves state-of-the-art or competitive performance on four public CSLR datasets.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
逐梦发布了新的文献求助10
21秒前
44秒前
morena发布了新的文献求助10
51秒前
逐梦完成签到 ,获得积分10
55秒前
完美世界应助ygl0217采纳,获得10
59秒前
Orange应助ygl0217采纳,获得10
1分钟前
子陵完成签到 ,获得积分10
1分钟前
morena发布了新的文献求助10
1分钟前
cai发布了新的文献求助30
1分钟前
充电宝应助ygl0217采纳,获得10
1分钟前
zsyf完成签到,获得积分10
1分钟前
乐乐应助ygl0217采纳,获得10
1分钟前
深情安青应助科研通管家采纳,获得20
2分钟前
丘比特应助ygl0217采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
ygl0217发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
ygl0217发布了新的文献求助10
2分钟前
不加香菜完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
ygl0217发布了新的文献求助10
2分钟前
3分钟前
ygl0217发布了新的文献求助10
3分钟前
FashionBoy应助Noob_saibot采纳,获得10
3分钟前
大个应助tianliangjie9712采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
文献文献完成签到 ,获得积分10
3分钟前
Owen应助andrele采纳,获得10
3分钟前
ygl0217发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
英俊的铭应助ygl0217采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
ygl0217发布了新的文献求助10
3分钟前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
bkagyin应助ygl0217采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
lyyydia发布了新的文献求助10
4分钟前
Noob_saibot发布了新的文献求助10
4分钟前
高分求助中
Spray / Wall-interaction Modelling by Dimensionless Data Analysis 2000
Aspects of Babylonian celestial divination: the lunar eclipse tablets of Enūma Anu Enlil 500
Mathematics and Finite Element Discretizations of Incompressible Navier—Stokes Flows 500
Dictionary of socialism 350
Mixed-anion Compounds 300
Geochemistry, 2nd Edition 地球化学经典教科书第二版 300
Idoxuridine 260
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3196756
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2845436
关于积分的说明 8054105
捐赠科研通 2510046
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1342199
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 639340
邀请新用户注册赠送积分活动 608633