Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten für Erkenntnisse: Ein Benchmark für den Transfer des Lernens zwischen Datensätzen für die Erkennung isolierter Gebärdensprache in ressourcenarmen Datensätzen

Core Concepts

Durch den Einsatz spezialisierter überwachter Transferlernmethoden kann die Leistung gegenüber grundlegenden Feinabstimmungsansätzen bei der Erkennung isolierter Gebärdensprache über Datensätze hinweg verbessert werden.

Abstract

In dieser Studie wird ein öffentlich verfügbarer Benchmark für den Transferlernansatz zwischen zwei bestehenden öffentlichen türkischen Gebärdensprachdatensätzen erstellt. Es wird ein zeitlicher Graph-Convolutions-basierter Ansatz zur Gebärdenspracherkennung verwendet, um fünf verschiedene überwachte Transferlernansätze zu evaluieren und Experimente mit geschlossenen und teilweisen Datensatz-Transferlernszenarien durchzuführen. Die Experimente zeigen, dass eine Verbesserung gegenüber Feinabstimmungsansätzen für das Transferlernen möglich ist, wenn spezialisierte überwachte Transferlernmethoden wie Minimum Class Confusion (MCC), Domain Adversarial Neural Network (DANN), Joint Adaptation Network (JAN) und Domain Specific Batch Normalization (DSBN) eingesetzt werden. Im geschlossenen Datensatz-Transferlernfall übertrifft der JAN-Ansatz die Baseline-Feinabstimmungsgenauigkeit mit 88,48% für den Einzelnutzerfall. Im teilweisen Datensatz-Transferlernfall erreicht der MCC-Algorithmus 90,56% bzw. 98,63% Genauigkeit für die BSign22ksingle- und BSign22kshared-Teilmengen, was eine Verbesserung von 5% bzw. 1% gegenüber den Transferlernbaselines darstellt. Die Fusion von Feinabstimmung und MCC-Ansätzen führt zu einer weiteren Steigerung der Genauigkeit auf 98,8% auf dem BSign22kshared-Datensatz. Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von Transferlernmethoden, die sich auf verschiedene Aspekte neuronaler Netzwerke wie Normalisierungsschichten, Initialisierung und Verlustfunktionen konzentrieren, zu einer weiteren Verbesserung der Leistung führen kann.

Stats

Die BSign22k-Teilmenge enthält 1496 Trainingsvideo und 498 Validierungsvideos für 57 gemeinsame Zeichen. Die AUTSLshared-Teilmenge enthält 7076 Trainingsvideo und 935 Validierungsvideos für 57 gemeinsame Zeichen. Die AUTSL-Gesamtdaten enthalten 28139 Trainingsvideo und 3742 Validierungsvideos für 216 Zeichen.

Quotes

"Durch den Einsatz spezialisierter überwachter Transferlernmethoden kann die Leistung gegenüber grundlegenden Feinabstimmungsansätzen bei der Erkennung isolierter Gebärdensprache über Datensätze hinweg verbessert werden." "Die Fusion von Feinabstimmung und MCC-Ansätzen führt zu einer weiteren Steigerung der Genauigkeit auf 98,8% auf dem BSign22kshared-Datensatz."

Key Insights Distilled From

Transfer Learning for Cross-dataset Isolated Sign Language Recognition in Under-Resourced Datasets

by Ahmet Alp Ki... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14534.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man den Transferlernansatz auf andere Modalitäten wie Tiefenkameras oder Sprachsignale erweitern, um die Leistung weiter zu verbessern?

Um den Transferlernansatz auf andere Modalitäten wie Tiefenkameras oder Sprachsignale zu erweitern und die Leistung weiter zu verbessern, könnte man verschiedene Ansätze verfolgen. Transfer Learning mit Tiefenkameras: Tiefenkameras liefern zusätzliche räumliche Informationen, die in Kombination mit RGB-Daten die Erkennung von Gebärden verbessern können. Durch Transferlernen von Modellen, die auf RGB-Daten trainiert wurden, auf Tiefendaten kann die Leistung gesteigert werden. Hierbei könnten Techniken wie Domänenanpassung eingesetzt werden, um die Unterschiede zwischen den Datenmodalitäten auszugleichen. Transfer Learning mit Sprachsignalen: Die Kombination von Gebärdensprache mit Sprachsignalen kann die Erkennung von Gebärden verbessern. Durch Transferlernen von Modellen, die auf Sprachsignalen trainiert wurden, auf Gebärdendaten können gemeinsame Merkmale genutzt werden, um die Leistung zu steigern. Hierbei könnten Methoden wie gemeinsame Merkmalsextraktion oder multimodales Lernen angewendet werden. Multimodales Transferlernen: Ein multimodaler Ansatz, der sowohl Tiefenkameras als auch Sprachsignale einbezieht, könnte die Leistung weiter verbessern. Durch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Modalitäten können Modelle besser lernen, wie verschiedene Datenquellen miteinander interagieren. Hierbei könnten Techniken wie multimodale Fusion und gemeinsame Merkmalsextraktion eingesetzt werden. Durch die Erweiterung des Transferlernansatzes auf verschiedene Modalitäten können Synergien zwischen den Datenquellen genutzt werden, um die Erkennungsleistung insgesamt zu verbessern.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn die Datensätze nicht nur Unterschiede in der Ausführung, sondern auch in der Bedeutung der Gebärden aufweisen würden?

Wenn die Datensätze nicht nur Unterschiede in der Ausführung, sondern auch in der Bedeutung der Gebärden aufweisen würden, hätte dies mehrere Auswirkungen auf die Erkennung von Gebärden: Schwierigkeiten bei der Übertragung von Wissen: Unterschiede in der Bedeutung der Gebärden könnten dazu führen, dass das Wissen, das von einem Datensatz auf einen anderen übertragen wird, möglicherweise nicht so effektiv ist. Modelle, die auf einem Datensatz trainiert wurden, der sich stark in der Bedeutung der Gebärden unterscheidet, könnten Schwierigkeiten haben, relevante Merkmale zu generalisieren. Notwendigkeit von semantischer Anpassung: Bei Unterschieden in der Bedeutung der Gebärden wäre eine semantische Anpassung erforderlich, um sicherzustellen, dass die Modelle die Bedeutung der Gebärden verstehen und korrekt erkennen können. Dies könnte die Entwicklung von speziellen Techniken erfordern, um semantische Informationen in das Modell einzubinden. Herausforderungen bei der Klassifizierung: Wenn die Bedeutung der Gebärden variiert, könnte dies zu Schwierigkeiten bei der Klassifizierung führen. Modelle müssten in der Lage sein, nicht nur die visuellen Merkmale zu erfassen, sondern auch die semantische Bedeutung der Gebärden zu berücksichtigen, um genaue Vorhersagen zu treffen. Insgesamt würden Unterschiede in der Bedeutung der Gebärden die Komplexität der Gebärdenerkennung erhöhen und zusätzliche Herausforderungen bei der Modellentwicklung und -anpassung mit sich bringen.

Wie könnte man die vorgestellten Methoden nutzen, um die Erkennung kontinuierlicher Gebärdensprache zu verbessern?

Um die Erkennung kontinuierlicher Gebärdensprache zu verbessern, könnten die vorgestellten Methoden auf verschiedene Weisen genutzt werden: Zeitliche Modellierung: Durch die Integration von zeitlichen Informationen in die Modelle könnte die Erkennung kontinuierlicher Gebärdensprache verbessert werden. Methoden wie LSTM oder Temporal Convolutional Networks könnten eingesetzt werden, um die zeitliche Abfolge der Gebärden zu modellieren und Kontextinformationen zu erfassen. Multimodales Lernen: Durch die Kombination von visuellen Daten mit anderen Modalitäten wie Sprachsignalen oder Tiefendaten könnte die Erkennung kontinuierlicher Gebärden verbessert werden. Multimodales Lernen ermöglicht es den Modellen, verschiedene Informationsquellen zu integrieren und ein umfassenderes Verständnis der Gebärdensprache zu entwickeln. Transferlernen: Transferlernen von Modellen, die auf ähnlichen Gebärdensprachendaten trainiert wurden, könnte die Erkennung kontinuierlicher Gebärden verbessern. Durch die Nutzung von Wissen aus verwandten Datensätzen können Modelle besser auf die spezifischen Merkmale der kontinuierlichen Gebärdensprache angepasst werden. Durch die Anwendung dieser Methoden auf die Erkennung kontinuierlicher Gebärdensprache könnte die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Gebärdenerkennungssystemen insgesamt verbessert werden.