Continuous Sign Language Recognition Based on Motor Attention Mechanism and Frame-level Self-distillation

Core Concepts

Proposing a novel motor attention mechanism and applying self-distillation to improve continuous sign language recognition.

Abstract

本論文では、新しいモーター注意メカニズムを提案し、連続的な手話認識を改善するために自己蒸留を適用します。モーター注意メカニズムは、フレーム間の動きの変化を研究し、手話表現時の局所運動領域の歪み変化を捉えることで、モデルが推論に貢献する動的意味知識により焦点を当てることができます。

Stats

本論文では、3つの大規模な公開データセット（RWTH、RWTH-T、CSL-Daily）で実験を行いました。 テストセットでのWER値は18.8％から19.5％まで変動しています。

Quotes

"A new motor attention mechanism is proposed to improve the model’s inference ability by paying more attention to the dynamic changes in consecutive frames of the video." "The combination of the two constitutes our proposed holistic model of CSLR Based on motor attention mechanism and frame-level Self-Distillation (MAM-FSD), which improves the inference ability and robustness of the model."

Key Insights Distilled From

Continuous Sign Language Recognition Based on Motor attention mechanism and frame-level Self-distillation

by Qidan Zhu,Ji... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19118.pdf

Deeper Inquiries

この手話認識技術は他の分野でも応用可能ですか

この手話認識技術は他の分野でも応用可能です。例えば、医療分野では、手話通訳を介して聴覚障害者とコミュニケーションを図ることが重要です。また、教育現場や法律業界などでも手話認識技術は有用であり、さまざまな領域で活用される可能性があります。

この研究結果はすべての手話言語に適用可能ですか

この研究結果はすべての手話言語に適用可能かどうかは、個々の言語特性や文化的背景によって異なります。一部のアプローチやモデルは汎用性が高く、複数の手話言語に適用可能かもしれませんが、特定の手話言語に最適化されたカスタマイズが必要な場合もあります。

手話認識技術が進歩することで社会にどんな影響があると考えられますか

手話認識技術が進歩することで社会に多大な影響があると考えられます。これにより聴覚障害者と非聴覚障害者間で円滑なコミュニケーションが促進されるだけでなく、教育・雇用機会の拡大や社会参加の促進も期待されます。さらに、バリアフリー社会へ向けた取り組みや多様性尊重意識の向上も期待されるでしょう。