AzSLD:阿塞拜疆手语数据集用于用基准软件拼写手指,单词和句子翻译

科学领域:

• 计算机科学 计算机科学
• 语言学的语言学.
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 信号语言处理的进步需要广泛,可靠的数据集和道德准则.
• 现有的资源可能无法充分代表各种手语社区.
• 开发手势识别和翻译系统需要专门的数据.

研究的目的:

• 引入阿塞拜疆手语数据集 (AzSLD) 用于手势识别和翻译.
• 用一个全面的数据资源支持阿塞拜疆手语社区.
• 促进基于视觉的手语翻译的研究和开发.

主要方法:

• 收集了来自不同阿塞拜疆手语用户的3万条注释视频.
• 用两个摄像机从多个角度记录手指拼写,单独的单词和句子.
• 确保跨年龄组,性别和熟练程度的代表性.
• 提供了数据加载器的技术说明和源代码.

主要成果:

• AzSLD包含3万个精心注释的视频.
• 每个视频都标有精确的手势标识符和语言翻译.
• 数据集从不同角度捕捉了手势的全面视觉覆盖.

结论:

• 对于手语识别,翻译和合成的研究人员和开发人员来说,AzSLD是一个宝贵的资源.
• 该数据集可以对手势识别算法进行强有力的训练和评估.
• AzSLD促进了开发先进的手语处理技术的进展.