研究论文

签名环：基于IMU环和虚拟IMU数据的连续美国手语识别

作者:

西达尔特沙阿,

肖恩·J。琼斯,

骏松元、和

展鹏金作者信息和声明

ACM互动、移动、穿戴和普及技术会议录,体积7,问题三

文章编号：107，页数1-29

https://doi.org/10.1145/3610881

出版:2023年9月27日出版历史

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摘要

手语是聋人和重听人广泛使用的一种自然语言。先进的可穿戴设备可以自动识别手语。然而，尽管在数据收集方面付出了巨大的努力，但由于缺乏标记数据，导致词汇量较小，表现不佳，因此它们受到了限制。在此，我们提出了SignRing，这是一个基于IMU的系统，它突破了传统的数据增强方法，利用在线视频生成虚拟IMU（v-IMU）数据，并通过词汇量达到934，句子多达16个注释来推动基于可穿戴系统的边界。v-IMU数据是通过从两视图视频重建3D手势运动并计算3轴加速度数据生成的，通过该数据，我们可以在半v-IMU和半IMU训练数据（每个2339个样本）的混合下获得6.3%的字错误率（WER），在100%v-IMU训练数据（6048个样本）下获得14.7%的字错误速率（WER，与8.3%WER的基线性能进行比较（使用2339个IMU数据样本进行训练）。我们对v-IMU和IMU数据进行了比较，以证明v-IMU数据的可靠性和通用性。这项跨学科的工作涵盖了可穿戴传感器开发、计算机视觉技术、深度学习和语言学等多个领域，可以为具有类似研究目标的研究人员提供有价值的见解。

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索引术语

SignRing：使用IMU环和虚拟IMU数据的连续美国手语识别
1. 以人为中心的计算
  1. 人机交互（HCI）
    1. HCI实证研究
    2. 交互技术
      1. 听觉反馈
  2. 无处不在的移动计算
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发布于

ACM关于交互式、移动、可穿戴和无处不在技术的封面图片会议录

ACM互动、移动、穿戴和普及技术会议录第7卷第3期

2023年9月

1734页

EISSN公司：2474-9567

内政部：10.1145/3626192

版权所有©2023 ACM。

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陈伟胡毅歌曲W刘毅托拉尔巴A马图西克W(2024)CAvatar公司ACM互动、移动、穿戴和普及技术会议录10.1145/36314247:4(1-24)在线发布日期：2024年1月12日
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廖P王X安·L毛S赵T杨C(2023)TFSemantic：一种利用无线信号进行非平衡分类的时频语义GAN框架传感器网络ACM事务10.1145/3614096在线发布日期：2023年8月8日
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