適切なボディランドマーカーサブセットが、LIBRAS の孤立した記号の認識をより高精度かつ 5 倍高速に実現する

arXiv:2510.24887v4 Announce Type: replace Abstract: この論文は、ブラジル手話（LIBRAS）の孤立した記号を認識するために、軽量なボディランドマーカー検出を利用する可能性を調査しています。骨格 - 画像表現の採用は認識性能を大幅に向上させてきたものの、ランドマーカー抽出に OpenPose を使用した場合の処理性能は低下していました。前段階調査では、軽量な MediaPipe に OpenPose を単純に置き換える処理速度の向上は観測されましたが、精度が著しく低下したことが確認されました。この制限を克服するために、われわれは認識性能を最適化するためのランドマーカー選択サブセット戦略を探求しました。実験結果は、適切なランドマーカーサブセットが最先端手法と同等または優れた性能を達成し、かつ処理時間を 5 倍以上削減することを示しています。追加的な貢献として、われわれはスプラインベースの補間が欠損ランドマーカーの問題を効果的に緩和し、顕著な精度向上をもたらすことを示しました。

arXiv:2510.24887v4 Announce Type: replace Abstract: This paper examines the feasibility of utilizing lightweight body landmark detection for recognizing isolated signs in Brazilian Sign Language (LIBRAS). Although the use of skeleton-image representation has enabled substantial improvements in recognition performance, the use of OpenPose for landmark extraction hindered time performance. In a preliminary investigation, we observed that simply replacing OpenPose with lightweight MediaPipe, while improving processing speed, significantly reduced accuracy. To overcome this limitation, we explored landmark subset selection strategies to optimize recognition performance. Experimental results show that a proper landmark subset achieves comparable or superior performance to state-of-the-art methods while reducing processing time by more than 5X. As an additional contribution, we demonstrate that spline-based imputation effectively mitigates missing landmark issues, leading to substantial accuracy gains.