探索基于视觉的手语识别、翻译与生成技术，弥合聋人与听人之间的沟通障碍。研究重点包括手语编码器设计、在线手语识别与翻译以及手语生成。
原文标题：【博士论文】基于视觉的手语处理：识别、翻译与生成
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
本文概述了一篇博士论文中关于基于视觉的手语处理的研究工作，重点关注手语识别（SLR）、手语翻译（SLT）和手语生成（SLG）三个领域。为提升手语建模的鲁棒性，研究者提出了一种双流架构的手语编码器——视频-关键点网络（VKNet），该网络结合视频流和关键点流进行信息交互，以减少视觉冗余。在连续手语识别（CSLR）方面，通过引入手语金字塔网络、辅助监督和自蒸馏等策略来克服数据稀缺带来的挑战。此外，该研究还将VKNet扩展到SLT，实现了端到端的手语视频到文本转换。针对孤立手语识别（ISLR），研究通过调整时间感受野和引入语言感知标签平滑等方法，提高了模型对手语时长变化和视觉相似手势的区分能力。为了实现实时手语处理，研究还提出了一个基于短手语片段和滑动窗口的在线框架，并进一步探索了手语生成，通过3D虚拟人进行手语合成，以提升手语内容的可视化表达。整体目标是弥合听人与聋人之间的沟通障碍。
怜星夜思：
1、论文中提到的关键点流（keypoints stream）在手语识别中起到了减少视觉冗余的作用，那么在其他视觉识别任务中，引入关键点信息是否也能达到类似的效果？例如，在人脸识别或物体识别中，关键点信息能带来哪些潜在的优势和局限性？
2、论文中提到使用3D虚拟人进行手语生成，这似乎是一个很有前景的方向。除了论文中提到的提升手语内容的可视化表达，你认为3D虚拟人在手语生成方面还有哪些潜在优势？又可能面临哪些挑战？
3、论文中提到在线手语识别与翻译框架是基于短手语片段训练的ISLR模型。这种方式与传统的离线CSLR方法相比，有哪些优势和劣势？在实际应用中，如何平衡实时性和准确性？
2、论文中提到使用3D虚拟人进行手语生成，这似乎是一个很有前景的方向。除了论文中提到的提升手语内容的可视化表达，你认为3D虚拟人在手语生成方面还有哪些潜在优势？又可能面临哪些挑战？
3、论文中提到在线手语识别与翻译框架是基于短手语片段训练的ISLR模型。这种方式与传统的离线CSLR方法相比，有哪些优势和劣势？在实际应用中，如何平衡实时性和准确性？
原文内容
来源：专知本文约1000字，建议阅读5分钟本文为你介绍基于视觉的手语处理：识别、翻译与生成，手语编码器的设计等内容。
基于视觉的手语处理：识别、翻译与生成
手语（Sign Languages），也称为手势语言，是聋人和听障人士的主要交流方式。它通过手势（manual parameters）和非手势（non-manual parameters）参数来传递信息。这些视觉语言具有独特的语法规则和词汇，与其对应的口语通常存在显著差异，从而导致聋人与听人之间的双向沟通障碍。在本论文中，我们将详细介绍在手语处理（Sign Language Processing, SLP）各个领域的研究工作，包括手语识别（Recognition）、手语翻译（Translation）和手语生成（Generation），以期缩小这一沟通鸿沟。
手语编码器的设计
我们首先关注手语编码器（Sign Encoder）的设计。以往的手语编码器大多采用单模态（single-modality）方法，主要依赖于RGB视频，但这种方法容易受到视觉冗余（visual redundancy）的影响，如背景干扰和手语者的外观变化等。为提升手语建模的鲁棒性，我们在手语编码器中引入关键点（keypoints）作为额外的模态。关键点能够突出手语表达中的关键人体部位（如手部），并能有效减少视觉冗余。我们通过将关键点表示为一系列热图（heatmaps），不仅降低了关键点估计的噪声，同时也使关键点建模的网络架构能够与视频建模保持一致，无需额外的特殊设计。最终，我们提出了一种双流（two-stream）架构的手语编码器——视频-关键点网络（Video-Keypoint Network, VKNet），其中视频流和关键点流以跨流连接（inter-stream connections）的方式进行信息交互。
手语识别（Sign Language Recognition, SLR）
VKNet首先应用于连续手语识别（Continuous Sign Language Recognition, CSLR），这一任务是SLP的核心问题。然而，由于数据稀缺（data scarcity），训练这样一个大规模网络极具挑战性。除了采用连接时序分类（Connectionist Temporal Classification, CTC）作为主要目标函数外，我们还提出了一系列辅助训练策略，包括手语金字塔网络（Sign Pyramid Networks）与辅助监督（auxiliary supervision）、自蒸馏（self-distillation）等，以提升训练效果。最终形成的整体模型称为VKNet-CSLR。在此基础上，我们进一步扩展其功能，使其支持手语翻译（Sign Language Translation, SLT），通过附加一个翻译网络（Translation Network）完成端到端的手语视频到文本转换。
我们还研究了SLP中的另一传统任务——孤立手语识别（Isolated Sign Language Recognition, ISLR）。针对手语时长变化较大的问题，我们对VKNet进行拓展，使其能够接受不同时间感受野（temporal receptive field）的视频-关键点对作为输入。此外，我们发现手语中存在视觉上不可区分的手势（visually indistinguishable signs），为此，我们基于自然语言先验（natural language priors）提出了两种训练策略：语言感知标签平滑（language-aware label smoothing）和跨模态混合（inter-modality mixup），以增强模型的区分能力和训练稳定性。
在线手语识别与翻译（Online CSLR & SLT）
在实际应用场景中，能够实时识别和翻译手语视频的系统更具用户友好性，这促使我们开发一个适用于CSLR和SLT的在线（Online）框架。与以往的离线CSLR方法不同，传统方法通常在整个未经裁剪的视频序列上进行训练和推理，而我们的框架则基于**短手语片段（short sign clips）训练一个ISLR模型，并采用滑动窗口（sliding-window）**方式进行实时预测。此外，该框架还可扩展用于提升离线CSLR的性能，并结合轻量级网络（lightweight networks）进一步支持在线SLT任务。
手语生成（Sign Language Generation, SLG）
手语识别和翻译任务的目标是将手语视频转换为文本表示（手语词序列或文本）。作为逆过程，手语生成（Sign Language Generation, SLG）旨在将口语文本转换为手语，从而完成双向沟通闭环（two-way communication loop）。为此，我们提出了一种简单而有效的手语生成基线模型（SLG baseline），通过**3D虚拟人（3D avatars）**进行手语合成，以提升手语内容的可视化表达。
