Pose-Based Sign Language Appearance Transfer

要約

手話の内容を保持したまま、手話の骨格ポーズで署名者の外観を転送する方法を紹介します。
推定されたポーズを使用して、自然な動きと遷移を維持しながら、ある署名者の外観を別の署名者に転写します。
このアプローチにより、アイデンティティを難読化しながら、ポーズベースのレンダリングとサインステッチが改善されます。
私たちの実験によると、この方法は署名者の識別精度を低下させる一方で、署名認識のパフォーマンスにわずかに悪影響を及ぼし、プライバシーと実用性の間のトレードオフを浮き彫りにしました。
私たちのコードは \url{https://github.com/sign- language-processing/pose-anonymization} で入手できます。

要約(オリジナル)

We introduce a method for transferring the signer’s appearance in sign language skeletal poses while preserving the sign content. Using estimated poses, we transfer the appearance of one signer to another, maintaining natural movements and transitions. This approach improves pose-based rendering and sign stitching while obfuscating identity. Our experiments show that while the method reduces signer identification accuracy, it slightly harms sign recognition performance, highlighting a tradeoff between privacy and utility. Our code is available at \url{https://github.com/sign-language-processing/pose-anonymization}.

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