Neural Sign Reenactor: Deep Photorealistic Sign Language Retargeting

In this paper, we introduce a neural rendering pipeline for transferring the facial expressions, head pose, and body movements of one person in a source video to another in a target video. We apply our method to the challenging case of Sign Language videos: given a source video of a sign language user, we can faithfully transfer the performed manual (e.g., handshape, palm orientation, movement, location) and non-manual (e.g., eye gaze, facial expressions, mouth patterns, head, and body movements) signs to a target video in a photo-realistic manner. Our method can be used for Sign Language Anonymization, Sign Language Production (synthesis module), as well as for reenacting other types of full body activities (dancing, acting performance, exercising, etc.). We conduct detailed qualitative and quantitative evaluations and comparisons, which demonstrate the particularly promising and realistic results that we obtain and the advantages of our method over existing approaches.Comment: Accepted at AI4CC Workshop at CVPR 202

Spatio-temporal centroid based sign language facial expressions for animation synthesis in virtual environment

Orientador: Eduardo TodtTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 20/02/2019Inclui referências: p.86-97Área de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: Formalmente reconhecida como segunda lingua oficial brasileira, a BSL, ou Libras, conta hoje com muitas aplicacoes computacionais que integram a comunidade surda nas atividades cotidianas, oferecendo interpretes virtuais representados por avatares 3D construidos utilizando modelos formais que parametrizam as caracteristicas especificas das linguas de sinais. Estas aplicacoes, contudo, ainda consideram expressoes faciais como recurso de segundo plano em uma lingua primariamente gestual, ignorando a importancia que expressoes faciais e emocoes imprimem no contexto da mensagem transmitida. Neste trabalho, a fim de definir um modelo facial parametrizado para uso em linguas de sinais, um sistema de sintese de expressoes faciais atraves de um avatar 3D e proposto e um prototipo implementado. Neste sentido, um modelo de landmarks faciais separado por regioes e definido assim como uma modelagem de expressoes base utilizando as bases faciais AKDEF e JAFEE como referencia. Com este sistema e possivel representar expressoes complexas utilizando interpolacao dos valores de intensidade na animacao geometrica, de forma simplificada utilizando controle por centroides e deslocamento de regioes independentes no modelo 3D. E proposto ainda uma aplicacao de modelo espaco-temporal para os landmarks faciais, com o objetivo de observar o comportamento e relacao dos centroides na sintese das expressoes base definindo quais pontos geometricos sao relevantes no processo de interpolacao e animacao das expressoes. Um sistema de exportacao dos dados faciais seguindo o formato hierarquico utilizado na maioria dos avatares 3D interpretes de linguas de sinais e desenvolvido, incentivando a integracao em modelos formais computacionais ja existentes na literatura, permitindo ainda a adaptacao e alteracao de valores e intensidades na representacao das emocoes. Assim, os modelos e conceitos apresentados propoe a integracao de um modeo facial para representacao de expressoes na sintese de sinais oferecendo uma proposta simplificada e otimizada para aplicacao dos recursos em avatares 3D. Palavras-chave: Avatar 3D, Dados Espaco-Temporal, Libras, Lingua de sinais, Expressoes Faciais.Abstract: Formally recognized as the second official Brazilian language, BSL, or Libras, today has many computational applications that integrate the deaf community into daily activities, offering virtual interpreters represented by 3D avatars built using formal models that parameterize the specific characteristics of sign languages. These applications, however, still consider facial expressions as a background feature in a primarily gestural language, ignoring the importance that facial expressions and emotions imprint on the context of the transmitted message. In this work, in order to define a parametrized facial model for use in sign languages, a system of synthesis of facial expressions through a 3D avatar is proposed and a prototype implemented. In this way, a model of facial landmarks separated by regions is defined as a modeling of base expressions using the AKDEF and JAFEE facial bases as a reference. With this system it is possible to represent complex expressions using interpolation of the intensity values in the geometric animation, in a simplified way using control by centroids and displacement of independent regions in the 3D model. A spatial-temporal model is proposed for the facial landmarks, with the objective of define the behavior and relation of the centroids in the synthesis of the basic expressions, pointing out which geometric landmark are relevant in the process of interpolation and animation of the expressions. A system for exporting facial data following the hierarchical format used in most avatars 3D sign language interpreters is developed, encouraging the integration in formal computer models already existent in the literature, also allowing the adaptation and change of values and intensities in the representation of the emotions. Thus, the models and concepts presented propose the integration of a facial model to represent expressions in the synthesis of signals offering a simplified and optimized proposal for the application of the resources in 3D avatars. Keywords: 3D Avatar, Spatio-Temporal Data, BSL, Sign Language, Facial Expression

Data and methods for a visual understanding of sign languages

Signed languages are complete and natural languages used as the first or preferred mode of communication by millions of people worldwide. However, they, unfortunately, continue to be marginalized languages. Designing, building, and evaluating models that work on sign languages presents compelling research challenges and requires interdisciplinary and collaborative efforts. The recent advances in Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) has the power to enable better accessibility to sign language users and narrow down the existing communication barrier between the Deaf community and non-sign language users. However, recent AI-powered technologies still do not account for sign language in their pipelines. This is mainly because sign languages are visual languages, that use manual and non-manual features to convey information, and do not have a standard written form. Thus, the goal of this thesis is to contribute to the development of new technologies that account for sign language by creating large-scale multimodal resources suitable for training modern data-hungry machine learning models and developing automatic systems that focus on computer vision tasks related to sign language that aims at learning better visual understanding of sign languages. Thus, in Part I, we introduce the How2Sign dataset, which is a large-scale collection of multimodal and multiview sign language videos in American Sign Language. In Part II, we contribute to the development of technologies that account for sign languages by presenting in Chapter 4 a framework called Spot-Align, based on sign spotting methods, to automatically annotate sign instances in continuous sign language. We further present the benefits of this framework and establish a baseline for the sign language recognition task on the How2Sign dataset. In addition to that, in Chapter 5 we benefit from the different annotations and modalities of the How2Sign to explore sign language video retrieval by learning cross-modal embeddings. Later in Chapter 6, we explore sign language video generation by applying Generative Adversarial Networks to the sign language domain and assess if and how well sign language users can understand automatically generated sign language videos by proposing an evaluation protocol based on How2Sign topics and English translationLes llengües de signes són llengües completes i naturals que utilitzen milions de persones de tot el món com mode de comunicació primer o preferit. Tanmateix, malauradament, continuen essent llengües marginades. Dissenyar, construir i avaluar tecnologies que funcionin amb les llengües de signes presenta reptes de recerca que requereixen d’esforços interdisciplinaris i col·laboratius. Els avenços recents en l’aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial (IA) poden millorar l’accessibilitat tecnològica dels signants, i alhora reduir la barrera de comunicació existent entre la comunitat sorda i les persones no-signants. Tanmateix, les tecnologies més modernes en IA encara no consideren les llengües de signes en les seves interfícies amb l’usuari. Això es deu principalment a que les llengües de signes són llenguatges visuals, que utilitzen característiques manuals i no manuals per transmetre informació, i no tenen una forma escrita estàndard. Els objectius principals d’aquesta tesi són la creació de recursos multimodals a gran escala adequats per entrenar models d’aprenentatge automàtic per a llengües de signes, i desenvolupar sistemes de visió per computador adreçats a una millor comprensió automàtica de les llengües de signes. Així, a la Part I presentem la base de dades How2Sign, una gran col·lecció multimodal i multivista de vídeos de la llengua de signes nord-americana. A la Part II, contribuïm al desenvolupament de tecnologia per a llengües de signes, presentant al capítol 4 una solució per anotar signes automàticament anomenada Spot-Align, basada en mètodes de localització de signes en seqüències contínues de signes. Després, presentem els avantatges d’aquesta solució i proporcionem uns primers resultats per la tasca de reconeixement de la llengua de signes a la base de dades How2Sign. A continuació, al capítol 5 aprofitem de les anotacions i diverses modalitats de How2Sign per explorar la cerca de vídeos en llengua de signes a partir de l’entrenament d’incrustacions multimodals. Finalment, al capítol 6, explorem la generació de vídeos en llengua de signes aplicant xarxes adversàries generatives al domini de la llengua de signes. Avaluem fins a quin punt els signants poden entendre els vídeos generats automàticament, proposant un nou protocol d’avaluació basat en les categories dins de How2Sign i la traducció dels vídeos a l’anglès escritLas lenguas de signos son lenguas completas y naturales que utilizan millones de personas de todo el mundo como modo de comunicación primero o preferido. Sin embargo, desgraciadamente, siguen siendo lenguas marginadas. Diseñar, construir y evaluar tecnologías que funcionen con las lenguas de signos presenta retos de investigación que requieren esfuerzos interdisciplinares y colaborativos. Los avances recientes en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) pueden mejorar la accesibilidad tecnológica de los signantes, al tiempo que reducir la barrera de comunicación existente entre la comunidad sorda y las personas no signantes. Sin embargo, las tecnologías más modernas en IA todavía no consideran las lenguas de signos en sus interfaces con el usuario. Esto se debe principalmente a que las lenguas de signos son lenguajes visuales, que utilizan características manuales y no manuales para transmitir información, y carecen de una forma escrita estándar. Los principales objetivos de esta tesis son la creación de recursos multimodales a gran escala adecuados para entrenar modelos de aprendizaje automático para lenguas de signos, y desarrollar sistemas de visión por computador dirigidos a una mejor comprensión automática de las lenguas de signos. Así, en la Parte I presentamos la base de datos How2Sign, una gran colección multimodal y multivista de vídeos de lenguaje la lengua de signos estadounidense. En la Part II, contribuimos al desarrollo de tecnología para lenguas de signos, presentando en el capítulo 4 una solución para anotar signos automáticamente llamada Spot-Align, basada en métodos de localización de signos en secuencias continuas de signos. Después, presentamos las ventajas de esta solución y proporcionamos unos primeros resultados por la tarea de reconocimiento de la lengua de signos en la base de datos How2Sign. A continuación, en el capítulo 5 aprovechamos de las anotaciones y diversas modalidades de How2Sign para explorar la búsqueda de vídeos en lengua de signos a partir del entrenamiento de incrustaciones multimodales. Finalmente, en el capítulo 6, exploramos la generación de vídeos en lengua de signos aplicando redes adversarias generativas al dominio de la lengua de signos. Evaluamos hasta qué punto los signantes pueden entender los vídeos generados automáticamente, proponiendo un nuevo protocolo de evaluación basado en las categorías dentro de How2Sign y la traducción de los vídeos al inglés escrito.Teoria del Senyal i Comunicacion