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
2秒前
科研通AI2S应助秋天里的水采纳,获得10
2秒前
Ian发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
4秒前
平常翠绿完成签到,获得积分20
4秒前
mitty发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
7秒前
HHM完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
ppplll发布了新的文献求助20
8秒前
宁幼萱发布了新的文献求助30
8秒前
9秒前
漂亮妙柏发布了新的文献求助20
10秒前
情怀应助Lan采纳,获得10
10秒前
10秒前
Ian完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
11秒前
CC发布了新的文献求助30
11秒前
科研通AI2S应助siriuslee99采纳,获得10
11秒前
qq完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
不配.应助mitty采纳,获得10
12秒前
胖虎不胖完成签到,获得积分10
12秒前
水凝胶完成签到,获得积分20
12秒前
毛毛发布了新的文献求助20
12秒前
kaola发布了新的文献求助10
13秒前
叶液发布了新的文献求助30
13秒前
淡定的定帮完成签到,获得积分10
13秒前
不配.应助科研小白采纳,获得20
13秒前
良辰应助亦亦采纳,获得10
14秒前
梁羽生发布了新的文献求助30
15秒前
细腻夏柳关注了科研通微信公众号
15秒前
金22发布了新的文献求助10
15秒前
whulu发布了新的文献求助10
17秒前
漂亮妙柏完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
范范完成签到,获得积分10
17秒前
高分求助中
Evolution 3rd edition 1500
保险藏宝图 1000
Lire en communiste 1000
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 700
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 700
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
2-Acetyl-1-pyrroline: an important aroma component of cooked rice 500
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 3181250
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2831509
关于积分的说明 7985112
捐赠科研通 2493502
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1330163
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 635934
版权声明 602955