CASL-W60:用于中非手语识别的单词级数据集
Mwaka Lucky1, Njayou Youssouf1, Hasan Mahmud1
1Systems and Software Lab (SSL), Department of Computer Science Engineering (CSE), Islamic University of Technology (IUT), Board Bazar, Gazipur 1704, Dhaka, Bangladesh.
Data in brief
|July 17, 2025
概括
本研究介绍了中非手语 (CASL-W60) 数据集,这是机器学习的新资源. 它有助于为代表性不足的手语开发人工智能.
科学领域:
- 语言学的语言学.
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 手语是重要的非语言沟通系统,具有文化和区域意义.
- 中非手语在语言上是不同的,但缺乏足够的数字资源进行研究.
- 机器学习的文字级数据集存在差距,阻碍了该领域的AI开发.
研究的目的:
- 引入中非手语60级Word (CASL-W60) 数据集.
- 解决中非手语在科学文献和机器学习数据集中的不足.
- 促进手语人工智能应用的研究和开发.
主要方法:
- 收集了来自19名志愿者的60个单词级的中非手语 (CASL) 标志.
- 记录了10-12个视频样本,每个单词,每个签名者,遵守非洲手语视频标准.
- 组织MP4视频文件到在线存储库中,以提供可访问性.
主要成果:
- CASL-W60数据集包含60个不同的单词级符号.
- 通过成功对60个符号进行词级分类,证明了数据集的实用性.
- 数据集在线可供公众使用.
结论:
- CASL-W60数据集是促进中非手语研究的宝贵资源.
- 它支持手语翻译,句子识别和手语光泽检测工具的开发.
- 这一举措有助于弥合代表性不足的手语数字沟.


