Giới thiệu đề tài: Telescopic Vector Composition And Polar Accumulated Motion Residuals For Feature Extraction In Arabic Sign Language Recognition
Ngành nghiên cứu:
Nhận dạng Ngôn ngữ Ký hiệu, Xử lý Ảnh và Video.
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Nghiên cứu này trình bày hai phương pháp tiên phong trong việc trích xuất đặc trưng cho nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu tiếng Ả Rập dựa trên video. Các phương pháp này tập trung vào việc biểu diễn chuyển động, bao gồm ước lượng và sai số chuyển động. Cụ thể, phương pháp biểu diễn chuyển động qua ước lượng tính toán các vector chuyển động, biến đổi thành phần của chúng thành ảnh cường độ và chuyển sang miền tần số. Đối với biểu diễn chuyển động qua sai số, sai số giữa các khung hình liên tiếp được tính toán, ngưỡng hóa và đưa vào miền tần số. Để duy trì tính thời gian của cử chỉ, các mô hình Markov ẩn (HMM) được áp dụng cho phân loại. Nghiên cứu cũng đề xuất kỹ thuật chiếu thông tin chuyển động theo thời gian bằng cách sử dụng thành phần vector chuyển động kính thiên văn hoặc sai số chuyển động tích lũy theo cực. Các vector đặc trưng được trích xuất từ thông tin chuyển động đã được chiếu này. Cuối cùng, hiệu quả của các mô hình được đánh giá thông qua các bộ phân loại đơn giản như phân loại tuyến tính Fisher. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác phân loại so với các công trình trước đây.
Mục lục chi tiết:
Thông tin về mục lục chi tiết không được cung cấp trong văn bản gốc.