Telescopic Vector Composition And Polar Accumulated Motion Residuals For Feature Extraction In Arabic Sign Language Recognition

Telescopic Vector Composition and Polar Accumulated Motion Residuals for Feature Extraction in Arabic Sign Language Recognition

Tác giả: T. Shanableh, K. Assaleh

Lĩnh vực: Sign Language Recognition, Image and Video Processing

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này giới thiệu hai phương pháp mới để trích xuất đặc trưng cho nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu tiếng Ả Rập dựa trên video. Các phương pháp này tập trung vào biểu diễn chuyển động thông qua ước lượng chuyển động và sai số chuyển động. Trong phương pháp biểu diễn chuyển động qua ước lượng, các vector chuyển động được tính toán, sau đó các thành phần của chúng được biến đổi thành ảnh cường độ và chuyển sang miền tần số. Đối với biểu diễn chuyển động qua sai số, sai số chuyển động giữa các khung hình liên tiếp được tính toán, ngưỡng hóa và chuyển sang miền tần số. Để bảo toàn đặc trưng thời gian của cử chỉ, các mô hình Markov ẩn (HMM) được sử dụng cho phân loại. Nghiên cứu cũng đề xuất cách chiếu thông tin chuyển động theo miền thời gian bằng cách sử dụng thành phần vector chuyển động kính thiên văn hoặc sai số chuyển động tích lũy theo cực. Các vector đặc trưng được trích xuất từ thông tin chuyển động đã được chiếu. Cuối cùng, các tham số của mô hình được đánh giá bằng các bộ phân loại đơn giản như bộ phân loại tuyến tính Fisher. Nghiên cứu báo cáo về độ chính xác phân loại của các giải pháp được đề xuất và cho thấy sự cải thiện đáng kể so với các công trình trước đây.

Mục lục chi tiết: