SignVTCL: Multi-Modal Continuous Sign Language Recognition Enhanced by Visual-Textual Contrastive Learning

📄 arXiv: 2401.11847v1 📥 PDF

作者: Hao Chen, Jiaze Wang, Ziyu Guo, Jinpeng Li, Donghao Zhou, Bian Wu, Chenyong Guan, Guangyong Chen, Pheng-Ann Heng

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-22

💡 一句话要点

提出SignVTCL以解决手语识别中的数据不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 手语识别 多模态学习 视觉-文本对齐 深度学习 弱监督学习

📋 核心要点

  1. 现有手语识别方法面临数据标注不足的问题，导致训练效果受限，难以实现高精度识别。
  2. SignVTCL框架通过视觉-文本对比学习，结合视频、关键点和光流等多模态数据，提升了手语识别的鲁棒性。
  3. 在多个数据集上的实验结果显示，SignVTCL在手语识别任务中达到了最先进的性能，显著优于以往方法。

📝 摘要（中文）

手语识别（SLR）在促进听障人士沟通中发挥着重要作用。然而，现有方法面临着数据标注不足的挑战，导致训练效果不佳。为了解决这一问题，本文提出了SignVTCL，一个通过视觉-文本对比学习增强的多模态连续手语识别框架。该框架充分利用多模态数据（视频、关键点和光流），并通过视觉-文本对齐方法确保视觉特征与手语的精准对应。实验结果表明，SignVTCL在Phoenix-2014、Phoenix-2014T和CSL-Daily三个数据集上均取得了优异的性能，超越了现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：手语识别任务中，视频标注通常为弱监督，导致难以准确识别视频片段中的手语词汇。现有方法由于缺乏大规模数据集，训练效果受到限制。

核心思路：SignVTCL通过视觉-文本对比学习，充分利用多模态数据的潜力，增强了手语识别的泛化能力。该方法通过对齐视觉特征与手语词汇，提升了识别的准确性。

技术框架：SignVTCL的整体架构包括视频输入、关键点提取和光流计算等模块，统一训练一个视觉主干网络，以生成更强的视觉表示。

关键创新：该框架的核心创新在于引入了视觉-文本对齐方法，结合了词汇级和句子级的对齐，确保了视觉特征与手语词汇之间的精确对应，这在现有方法中尚属首次。

关键设计：在设计中，采用了多模态数据融合策略，并设置了特定的损失函数以优化视觉-文本对齐效果，网络结构则通过深度学习技术实现了对复杂手语动作的有效捕捉。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Phoenix-2014、Phoenix-2014T和CSL-Daily数据集上的实验结果显示，SignVTCL在手语识别任务中达到了最先进的性能，具体提升幅度超过了现有方法，验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

SignVTCL的研究成果在手语翻译、智能助理和无障碍沟通等领域具有广泛的应用潜力。通过提升手语识别的准确性，该技术能够更好地服务于听障人士，促进他们与社会的互动与沟通。未来，该框架还可扩展至其他语言的识别与翻译任务，具有重要的社会价值。

📄 摘要（原文）

Sign language recognition (SLR) plays a vital role in facilitating communication for the hearing-impaired community. SLR is a weakly supervised task where entire videos are annotated with glosses, making it challenging to identify the corresponding gloss within a video segment. Recent studies indicate that the main bottleneck in SLR is the insufficient training caused by the limited availability of large-scale datasets. To address this challenge, we present SignVTCL, a multi-modal continuous sign language recognition framework enhanced by visual-textual contrastive learning, which leverages the full potential of multi-modal data and the generalization ability of language model. SignVTCL integrates multi-modal data (video, keypoints, and optical flow) simultaneously to train a unified visual backbone, thereby yielding more robust visual representations. Furthermore, SignVTCL contains a visual-textual alignment approach incorporating gloss-level and sentence-level alignment to ensure precise correspondence between visual features and glosses at the level of individual glosses and sentence. Experimental results conducted on three datasets, Phoenix-2014, Phoenix-2014T, and CSL-Daily, demonstrate that SignVTCL achieves state-of-the-art results compared with previous methods.