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
乐乐应助distinct采纳,获得10
刚刚
混子完成签到,获得积分10
1秒前
活力的白猫完成签到,获得积分10
2秒前
jiangjiajun完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
魄魄完成签到,获得积分10
4秒前
yy完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
5秒前
Shane完成签到,获得积分10
5秒前
jiangjiajun发布了新的文献求助10
6秒前
栗子发布了新的文献求助10
7秒前
Akim应助活力的白猫采纳,获得10
7秒前
ssjjzhou完成签到 ,获得积分10
7秒前
天天飞人完成签到 ,获得积分10
8秒前
科研通AI2S应助开朗依霜采纳,获得10
8秒前
10秒前
劲秉应助十二采纳,获得10
11秒前
11秒前
天天快乐应助一叶知秋采纳,获得30
12秒前
13秒前
温暖的寄云完成签到 ,获得积分10
13秒前
lin123完成签到 ,获得积分10
13秒前
造藏完成签到,获得积分20
14秒前
14秒前
吴路发布了新的文献求助10
15秒前
一号小玩家完成签到,获得积分10
15秒前
石头发布了新的文献求助10
16秒前
18秒前
19秒前
沐雨乘风完成签到,获得积分10
20秒前
21秒前
希望天下0贩的0应助石头采纳,获得10
21秒前
distinct发布了新的文献求助10
21秒前
猪猪侠发布了新的文献求助10
21秒前
勤恳的不二完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
李西瓜发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
高分求助中
Spray / Wall-interaction Modelling by Dimensionless Data Analysis 2000
ALA生合成不全マウスでの糖代謝異常の分子機構解析 520
安全防范技术与工程 500
Mathematics and Finite Element Discretizations of Incompressible Navier—Stokes Flows 500
2-Acetyl-1-pyrroline: an important aroma component of cooked rice 500
A real-time energy management strategy based on fuzzy control and ECMS for PHEVs 400
2024 Medicinal Chemistry Reviews 400
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 3190925
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2840196
关于积分的说明 8027167
捐赠科研通 2503393
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1336860
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 637973
邀请新用户注册赠送积分活动 606308