基於多流神經網路，專注於局部區域和骨骼資訊的單詞級手語識別

Alapfogalmak

本文提出了一種新穎的單詞級手語識別方法，該方法利用多流神經網路 (MSNN) 來整合多種資訊，包括手部和臉部的局部資訊，以及身體和雙手的相對位置，以提高識別準確率。

Kivonat

文獻資訊

• Maruyama, M., Singh, S., Inoue, K., Roy, P. P., Iwamrua, M., & Yoshioka, M. (2016). Word-level Sign Language Recognition with Multi-stream Neural Networks Focusing on Local Regions and Skeletal Information. IEEE Access, 4, 1-1.

研究目標

本研究旨在開發一種更精確的單詞級手語識別 (WSLR) 方法，以解決傳統方法僅關注全局資訊而忽略局部細節的局限性。

方法

• 本文提出了一種基於多流神經網路 (MSNN) 的方法，該方法整合了三種資訊流：
  • 基礎流：處理全局資訊，包括從輸入手語影片中提取的全局外觀和光流資訊。
  • 局部圖像流：處理局部資訊，包括手形和面部表情。
  • 骨骼流：捕捉身體和雙手的相對位置資訊。
• 基礎流和局部圖像流使用 I3D 網路，而骨骼流使用時空圖卷積網路 (ST-GCN)。
• 每個資訊流都經過獨立訓練，並在測試階段對其分類分數進行平均，以獲得最終識別結果。

主要發現

• 在大規模 WSLR 數據集 WLASL 和 MS-ASL 上進行的實驗結果表明，與傳統方法相比，該方法的 Top-1 準確率提高了約 10%-15%。
• 局部圖像流和骨骼流的引入顯著提高了識別準確率，特別是在識別包含相似手部和身體動作的詞語方面。

主要結論

• 結合多種資訊，包括手部和臉部的局部資訊，以及身體和雙手的相對位置，可以有效提高 WSLR 的準確率。
• MSNN 框架提供了一種有效的方法來整合和利用這些不同的資訊源。

意義

本研究為 WSLR 提供了一種新穎且有效的方法，強調了局部資訊和骨骼資訊在提高識別準確率方面的重要性。

局限性和未來研究方向

• 未來的研究可以探索更複雜的資訊融合策略，以進一步提高識別準確率。
• 研究其他類型的局部資訊，例如手指運動和方向，也可能是有益的。

Statisztikák

在 WLASL100 數據集上，與僅使用全局圖像的 I3D 相比，使用局部圖像流的模型的 Top-1 準確率提高了 10.71%，從 65.89% 提高到 76.60%。
在 WLASL100 數據集上，與僅使用全局圖像的 I3D 相比，使用骨骼流的模型的 Top-1 準確率提高了 5.18%，從 65.89% 提高到 71.07%。
在 WLASL100 數據集上，對於單詞 "man"，僅使用全局資訊的 Baseline2 模型的 Top-1 準確率為 0%，而使用局部圖像流和骨骼流的 Ours6 模型的準確率提高到 100%。

Idézetek

"在 WSLR 問題中，為動作識別而設計的方法已達到最先進的準確率。的確，動作識別方法在 WSLR 上表現良好聽起來是合理的，因為手語被視為一種動作。然而，仔細評估這些任務後發現，動作識別和 WSLR 的任務在本質上是不同的。"
"因此，在 WSLR 中，我們需要捕捉更多有助於區分手語姿勢的詳細資訊。然而，傳統研究主要關注全局資訊，例如從手語者上半身提取的外觀資訊。雖然一些研究關注局部資訊，例如手形，但這些研究基本上只利用單一局部資訊。與之相比，我們也關注局部資訊，並結合多種資訊進行 WSLR。"
"因此，在本文中，我們提出了一種新穎的 WSLR 方法，該方法可以利用有助於區分手語動作的資訊因素。如圖 1 所示，我們將其實現為一個 MSNN，以結合從多個資訊源獲得的各種資訊。"

Főbb Kivonatok

Word-level Sign Language Recognition with Multi-stream Neural Networks Focusing on Local Regions and Skeletal Information

by Mizuki Maruy... : arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2106.15989.pdf

Mélyebb kérdések

除了手形和面部表情外，還有哪些其他局部資訊可以被整合到 WSLR 系統中，以進一步提高其準確率？

除了手形和面部表情，以下局部資訊也可以整合到WSLR系統中，以進一步提高其準確率：

嘴型資訊: 嘴型是手語的重要組成部分，特別是在表達一些特定詞彙或區分形近詞時。可以利用嘴部區域的圖像或關鍵點資訊，訓練專門的模型來識別嘴型。
手指運動軌跡: 手指的運動軌跡對於區分手語詞彙至關重要。可以利用OpenPose等工具提取手指關節點，並分析其在時空上的運動軌跡，作為額外的局部資訊輸入到模型中。
身體姿態資訊: 身體的姿態，例如頭部傾斜、肩膀聳動等，也能夠傳遞語義資訊。可以利用骨架資訊或深度圖像，提取身體姿態特徵，並與其他局部資訊融合，以提高識別準確率。
空間關係資訊: 手與身體其他部位之間的空間關係，例如手與頭部、手與胸部等的距離和相對位置，也是重要的局部資訊。可以利用骨架資訊計算這些空間關係特徵，並用於WSLR模型。
需要注意的是，整合這些額外局部資訊時，需要考慮資訊冗餘和計算成本等問題。可以通過特徵選擇、特徵融合等方法，選擇最具區分性的特徵，並設計高效的模型結構，以平衡識別準確率和計算效率。

如何設計一個更強大的資訊融合策略，以有效地結合來自不同資訊流的資訊，同時解決潛在的資訊衝突或冗餘問題？

設計更強大的資訊融合策略，需要解決資訊衝突、冗餘和互補性等問題。以下是一些可行的策略：

多級融合 (Multi-level Fusion): 不同於簡單地平均各個資訊流的預測結果，多級融合可以在不同層級上進行資訊融合。例如，可以在特徵層級融合手形、嘴型和身體姿態資訊，然後在決策層級融合各個資訊流的預測結果。
注意力機制 (Attention Mechanism): 注意力機制可以讓模型學習如何動態地關注不同資訊流中最具區分性的資訊。例如，當手形資訊比較明顯時，模型可以更多地關注手形資訊流；而當面部表情資訊比較重要時，模型可以更多地關注面部表情資訊流。
圖神經網路 (Graph Neural Network): 圖神經網路可以有效地建模不同資訊流之間的關係。可以將手形、嘴型、身體姿態等資訊表示為圖中的節點，並利用圖神經網路學習節點之間的關係，從而實現更有效的資訊融合。
基於知識的融合 (Knowledge-based Fusion): 可以利用手語語言學知識，例如手語語法、語義規則等，來指導資訊融合過程。例如，可以根據語法規則判斷哪些資訊流在特定語境下更重要，並據此調整不同資訊流的權重。
此外，為了避免資訊冗餘，可以使用特徵選擇方法，選擇最具區分性的特徵進行融合。同時，需要對融合策略進行充分的實驗驗證，以找到最佳的融合方法。

如果將這種基於視覺的手語識別方法與其他感官資訊（如觸覺或穿戴式感測器數據）相結合，將會如何影響 WSLR 的性能和應用？

將基於視覺的WSLR方法與觸覺或穿戴式感測器數據等其他感官資訊相結合，可以為WSLR系統帶來以下潛在的影響：
優勢:

提高識別準確率: 觸覺和穿戴式感測器可以捕捉到手語動作中更細微的資訊，例如手指的壓力、肌肉的活動等，這些資訊可以彌補視覺資訊的不足，提高識別準確率，特別是在處理形近詞或複雜語法結構時。
增強系統魯棒性: 視覺資訊容易受到光照、遮擋等因素的影響，而觸覺和穿戴式感測器數據則相對穩定。結合多種感官資訊可以增強系統的魯棒性，使其在更複雜的環境下也能保持較高的識別率。
擴展應用場景: 結合觸覺和穿戴式感測器數據，可以開發更自然、便捷的手語互動方式，例如利用手套或手環進行手語輸入，這將擴展WSLR的應用場景，例如虛擬實境、人機交互、輔助教學等。
挑戰:

數據採集和標註困難: 觸覺和穿戴式感測器數據的採集和標註成本更高，需要設計專門的設備和流程。
多模態資訊融合的複雜性: 如何有效地融合來自不同感官資訊的資訊是一個挑戰，需要開發新的多模態學習方法。
隱私問題: 觸覺和穿戴式感測器數據可能包含用户的生理資訊，需要注意保護用户隱私。
總體而言，將基於視覺的WSLR方法與其他感官資訊相結合，具有很大的潜力，可以有效提高WSLR系统的性能和应用范围。但同时也面临着一些挑战，需要在未来的研究中不断探索和解决。