5M: Multi-Instance Multi-Cluster based Weakly Supervised MIL Model for Multimedia Data Mining

The high pace rise in online as well as offline multimedia unannotated data and associated mining applications have demanded certain efficient mining algorithm. Multiple instance learning (MIL) has emerged as one of the most effective solutions for huge unannotated data mining. Still, it requires enhancement in instance selection to enable optimal mining and classification of huge multimedia data. Considering critical multimedia mining applications, such as medical data processing or content based information retrieval, the instance verification can be of great significance to optimize MIL. With this motivation, in this paper, Multi-Instance, Multi-Cluster based MIL scheme (MIMC-MIL) has been proposed to perform efficient multimedia data mining and classification with huge unannotated data with different features. The proposed system employs softmax approximation techniques with a novel loss factor and inter-instance distance based weight estimation scheme for instance probability substantiation in bags

Towards Developing an Effective Hand Gesture Recognition System for Human Computer Interaction: A Literature Survey

Gesture recognition is a mathematical analysis of movement of body parts (hand / face) done with the help of computing device. It helps computers to understand human body language and build a more powerful link between humans and machines. Many research works are developed in the field of hand gesture recognition. Each works have achieved different recognition accuracies with different hand gesture datasets, however most of the firms are having insufficient insight to develop necessary achievements to meet their development in real time datasets. Under such circumstances, it is very essential to have a complete knowledge of recognition methods of hand gesture recognition, its strength and weakness and the development criteria as well. Lots of reports declare its work to be better but a complete relative analysis is lacking in these works. In this paper, we provide a study of representative techniques for hand gesture recognition, recognition methods and also presented a brief introduction about hand gesture recognition. The main objective of this work is to highlight the position of various recognition techniqueswhich can indirectly help in developing new techniques for solving the issues in the hand gesture recognition systems. Moreover we present a concise description about the hand gesture recognition systems recognition methods and the instructions for future research

Weakly Supervised Training of a Sign Language Recognition System Using Multiple Instance Learning Density Matrices

A system for automatically training and spotting signs from continuous sign language sentences is presented. We propose a novel multiple instance learning density matrix algorithm which automatically extracts isolated signs from full sentences using the weak and noisy supervision of text translations. The automatically extracted isolated samples are then utilized to train our spatiotemporal gesture and hand posture classifiers. The experiments were carried out to evaluate the performance of the automatic sign extraction, hand posture classification, and spatiotemporal gesture spotting systems. We then carry out a full evaluation of our overall sign spotting system which was automatically trained on 30 different signs

Computational Models for the Automatic Learning and Recognition of Irish Sign Language

This thesis presents a framework for the automatic recognition of Sign Language sentences. In previous sign language recognition works, the issues of; user independent recognition, movement epenthesis modeling and automatic or weakly supervised training have not been fully addressed in a single recognition framework. This work presents three main contributions in order to address these issues. The first contribution is a technique for user independent hand posture recognition. We present a novel eigenspace Size Function feature which is implemented to perform user independent recognition of sign language hand postures. The second contribution is a framework for the classification and spotting of spatiotemporal gestures which appear in sign language. We propose a Gesture Threshold Hidden Markov Model (GT-HMM) to classify gestures and to identify movement epenthesis without the need for explicit epenthesis training. The third contribution is a framework to train the hand posture and spatiotemporal models using only the weak supervision of sign language videos and their corresponding text translations. This is achieved through our proposed Multiple Instance Learning Density Matrix algorithm which automatically extracts isolated signs from full sentences using the weak and noisy supervision of text translations. The automatically extracted isolated samples are then utilised to train our spatiotemporal gesture and hand posture classifiers. The work we present in this thesis is an important and significant contribution to the area of natural sign language recognition as we propose a robust framework for training a recognition system without the need for manual labeling

Reconocimiento de gestos dinámicos y su aplicación al lenguaje de señas

El reconocimiento automático de gestos humanos es un problema multidisciplinar complejo y no resuelto aún de forma completa. Desde la aparición de tecnologías de captura de video digital existen intentos de reconocer gestos dinámicos con diferentes fines. La incorporación de nuevas tecnologías como sensores de profundidad o cámaras de alta resolución, así como la mayor capacidad de procesamiento de los dispositivos actuales, permiten el desarrollo de nuevas tecnologías capaces de detectar diferentes movimientos y actuar en tiempo real. A diferencia del reconocimiento de la voz hablada, que lleva más de 40 años de investigación, esta temática es relativamente nueva en el ambiente científico, y evoluciona de forma acelerada a medida que aparecen nuevos dispositivos así como nuevos algoritmos de visión por computador. La captura y reconocimiento de gestos dinámicos permite que sean utilizados en diversas áreas de aplicación como por ejemplo monitoreo de pacientes médicos, control en un entorno de videojuego, navegación y manipulación de entornos virtuales, traducción de léxicos de la lengua de señas, entre otras aplicaciones de interés. Particularmente la lengua de señas puede entenderse como un problema particular del reconocimiento de gestos dinámicos, el cual es sumamente apreciado en los últimos tiempos por distintas instituciones, ya que permite una ayuda directa a personas hipoacúsicas. Para poder utilizar un sistema de reconocimiento automático de lengua de señas para traducir los gestos de un intérprete, es necesario afrontar una serie de diversas tareas. En primer lugar existen diferentes enfoques dependiendo el dispositivo de sensado a utilizar. Si bien existen dispositivos invasivos como guantes de datos, en esta Tesis se analizan sólo dispositivos no invasivos de dos tipos: las cámaras RGB convencionales, y las cámaras de profundidad (con particular interés en los nuevos dispositivos RGB-d). Una vez capturado el gesto se requiere de diversas etapas de pre-procesamiento para identificar regiones de interés como las manos y rostro del sujeto/intérprete, para luego identificar las diferentes trayectorias del gesto realizado. Además, particularmente para la lengua de señas existe una variabilidad enorme en las diferentes posturas o configuraciones que la mano puede tener, lo cual hace a esta disciplina una problemática particularmente compleja. Para afrontar esto es necesario una correcta generación de descriptores tanto estáticos como dinámicos. Este es uno de los ejes principales investigados en esta Tesis. Además, debido a que cada región presenta gramáticas de lenguaje específicas, se requiere la disposición de una base de datos de la Lengua de Señas Argentina (LSA), inexistente hasta el momento. En base a los motivos mencionados anteriormente, esta Tesis tiene como objetivo general desarrollar un proceso completo de interpretación y traducción de la Lengua de Señas Argentina a través de videos obtenidos con una cámara RGB. En primer lugar se realizó un estudio del estado del arte en el reconocimiento de gestos. Se investigaron técnicas inteligentes para el procesamiento de imágenes y video así como los diferentes tipos de descriptores existentes en la actualidad. Como trabajo preliminar se desarrolló una estrategia capaz de procesar acciones humanas capturadas con un dispositivo MS Kinect. La estrategia desarrollada implementa una red neuronal SOM probabilística (ProbSOM) con un descriptor específicamente diseñado para retener información temporal. Este trabajo permitió superar los resultados existentes hasta el momento para dos bases de datos reconocidas. En el campo de la lengua de señas se realizaron dos aportes principales. En primer lugar se desarrolló una base de datos específica para el reconocimiento de señas argentinas. Esto incluyó una base de datos de imágenes con 16 configuraciones de las más utilizadas en el lenguaje, junto con una base de datos de videos de alta resolución con 64 señas distintas, con un total de 3200 videos. Estas bases de datos se grabaron con 10 intérpretes diferentes y varias repeticiones, permitiendo así su uso con técnicas clásicas de aprendizaje automático. Además, en estas bases de datos los intérpretes utilizaron guantes de color, en forma de marcador. Esto se realizó con el fin de facilitar la tarea de segmentar las manos de las imágenes/videos y así poder avanzar con el resto de las etapas de clasificación. De este modo, se da la posibilidad a nuevos investigadores de evaluar otros algoritmos de reconocimiento sin la necesidad de preocuparse por esta etapa de segmentación. En segundo lugar, se diseñaron e implementaron dos métodos de clasificación de señas, los cuales fueron evaluados satisfactoriamente en las bases de datos antes mencionadas. El primer método está dedicado a la clasificación de configuraciones de manos (gestos estáticos). Aquí se utilizó un agrupamiento probabilístico para clasificar correctamente las 16 configuraciones posibles de la base de datos, logrando un reconocedor simple y potente. El segundo modelo de clasificación permitió la clasificación de señas segmentadas en videos. Este último consta de un sistema probabilístico basado en la información capturada de las dos manos, donde para cada una se evalúan tres componentes principales: la posición, la configuración y el movimiento de las manos. Esta discriminación permitió tener un sistema modular, con diferentes sub-clasificadores capaces de intercambiarse y evaluarse de modo independiente. Para lograr obtener descriptores adecuados para estos subsistemas, es necesario realizar un procesamiento que involucra la correcta segmentación y seguimiento de las manos del intérprete, clasificación de las distintas configuraciones y una correcta representación de la información del movimiento. Para evaluar los modelos desarrollados se realizaron diversas pruebas sobre las bases de datos desarrolladas. En primer lugar se realizaron pruebas de validación cruzada utilizando un porcentaje de las pruebas como entrenamiento y el resto para testeo. Adicionalmente se realizó también una evaluación de cuán robusto es el sistema al incorporar nuevos intérpretes, desconocidos hasta el momento. De este modo, 9 de los 10 individuos de la base de datos fueron utilizados como datos de entrada del sistema, evaluando con el individuo restante. Todos estos experimentos mostraron excelentes resultados, con una tasa de error menor al 5%. Por otro lado, para evaluar la eficacia del modelo implementado, se cambiaron algunos de los sub-clasificadores por técnicas más conocidas en la literatura como Modelos de Markov o Redes Neuronales FeedForward, mostrando solidez en las estrategias propuestas en esta Tesis.Doctor en Ciencias Informática