New keypoint-based approach for recognising British Sign Language (BSL) from sequences

要約

この論文では、連続的な手話シーケンス内の英国手話 (BSL) の単語を認識するように設計された、新しいキーポイントベースの分類モデルを紹介します。
私たちのモデルのパフォーマンスは BOBSL データセットを使用して評価され、キーポイント ベースのアプローチが計算効率とメモリ使用量において RGB ベースのアプローチを上回っていることが明らかになりました。
さらに、トレーニング時間が短縮され、必要な計算リソースが少なくなります。
私たちの知る限り、これは BSL 単語分類にキーポイント ベースのモデルを初めて適用したものであり、既存の作品との直接比較は不可能です。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a novel keypoint-based classification model designed to recognise British Sign Language (BSL) words within continuous signing sequences. Our model’s performance is assessed using the BOBSL dataset, revealing that the keypoint-based approach surpasses its RGB-based counterpart in computational efficiency and memory usage. Furthermore, it offers expedited training times and demands fewer computational resources. To the best of our knowledge, this is the inaugural application of a keypoint-based model for BSL word classification, rendering direct comparisons with existing works unavailable.

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