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  Automatic sign language identification

Gebre, B. G., Wittenburg, P., & Heskes, T. (2013). Automatic sign language identification. In Proceeding of the 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (pp. 2626-2630).

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Öffentlich
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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gebre, Binyam Gebrekidan1, Autor           
Wittenburg, Peter1, Autor           
Heskes, Tom2, Autor
Affiliations:
1The Language Archive, MPI for Psycholinguistics, Max Planck Society, ou_530892              
2Radboud University, Nijmegen, The Netherlands, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We propose a Random-Forest based sign language identification system. The system uses low-level visual features and is based on the hypothesis that sign languages have varying distributions of phonemes (hand-shapes, locations and movements). We evaluated the system on two sign languages -- British SL and Greek SL, both taken from a publicly available corpus, called Dicta Sign Corpus. Achieved average F1 scores are about 95% - indicating that sign languages can be identified with high accuracy using only low-level visual features.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20132013
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: the 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Veranstaltungsort: Melbourne
Start-/Enddatum: 2013-09-15 - 2013-09-18

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceeding of the 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 2626 - 2630 Identifikator: -