WLASL (Word-Level American Sign Language)|手语识别数据集|语言交流数据集

OpenDataLab2025-03-29 更新2024-05-09 收录

手语识别

语言交流

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资源简介：

WLASL 是最大的单词级美国手语 (ASL) 识别视频数据集，包含 2,000 个 ASL 中常见的不同单词。我们希望 WLASL 能够促进手语理解的研究，并最终有利于聋人和听力社区之间的交流。

提供机构：

OpenDataLab

开放时间：

2022-08-19

创建时间：

2022-08-19

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

WLASL数据集的构建基于对美国手语（American Sign Language, ASL）中单词级别的手势进行系统性标注。研究团队通过收集大量ASL视频，并利用计算机视觉技术对手势进行分割和识别，从而提取出每个单词对应的手势序列。随后，这些序列被标注为标准化的手势标签，确保数据集的统一性和可比性。

特点

WLASL数据集的显著特点在于其高度的精细化和多样性。该数据集包含了超过2000个ASL单词的手势视频，每个单词均有多个不同的手势表现形式，涵盖了从基础词汇到复杂表达的广泛范围。此外，数据集中的视频来源于多个不同的手语使用者，确保了手势表现的多样性和代表性。

使用方法

WLASL数据集主要用于支持手语识别和翻译领域的研究。研究者可以利用该数据集训练和评估手语识别模型，通过分析手势序列与单词标签之间的关系，提升模型的准确性和鲁棒性。此外，该数据集还可用于开发手语教学工具和辅助技术，帮助聋哑人士更有效地进行交流和学习。

背景与挑战

背景概述

WLASL（Word-Level American Sign Language）数据集由美国西北大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队于2019年共同开发，旨在解决美国手语（ASL）在自然语言处理和计算机视觉领域的应用难题。该数据集包含了2000多个常用词汇的手语视频，每个词汇由多个不同的人进行录制，以确保多样性和代表性。WLASL的推出填补了手语数据集在词汇级别上的空白，为手语识别和翻译技术的研究提供了宝贵的资源，极大地推动了相关领域的发展。

当前挑战

WLASL数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，手语的动态性和复杂性使得视频数据的标注和分类变得异常困难。其次，不同个体的手语表达存在显著差异，如何确保数据集的多样性和代表性是一个重要问题。此外，手语词汇的语义丰富性和上下文依赖性也增加了数据集的复杂度。最后，数据集的规模和质量要求高，如何在有限的资源下完成高质量的视频录制和标注工作，是WLASL团队必须克服的难题。

发展历史

创建时间与更新

WLASL数据集创建于2019年，由Gallaudet大学和Google的研究团队共同开发。该数据集在2020年进行了首次公开发布，并在随后的几年中持续更新，以纳入更多的手语词汇和改进数据质量。

重要里程碑

WLASL数据集的一个重要里程碑是其在2020年的发布，这一事件标志着手语识别技术进入了一个新的阶段。该数据集包含了2000多个美国手语词汇的视频样本，为手语识别模型的训练提供了丰富的资源。此外，WLASL的发布也促进了跨学科研究，吸引了计算机视觉、语言学和聋人教育等多个领域的关注和合作。

当前发展情况

当前，WLASL数据集已成为手语识别研究中的重要资源，推动了相关技术的快速发展。该数据集不仅被广泛应用于学术研究，还被用于开发实际的手语翻译和教育工具。随着技术的进步，WLASL数据集也在不断扩展和优化，以适应新的研究需求和应用场景。其对相关领域的贡献意义深远，不仅提升了手语识别的准确性，还促进了聋人社区与主流社会的沟通和融合。

发展历程

WLASL数据集首次发表，标志着美国手语（ASL）在计算机视觉领域的应用迈出了重要一步。该数据集包含了2000多个手语词汇的视频样本，为手语识别研究提供了丰富的资源。
2019年
WLASL数据集在多个国际会议上被广泛引用，成为手语识别领域的重要基准。研究者们开始利用该数据集开发和测试新的手语识别算法，推动了该领域的技术进步。
2020年
基于WLASL数据集的研究成果开始应用于实际系统，如手语翻译软件和教育工具。这些应用展示了数据集在实际场景中的潜力，进一步提升了其在学术界和工业界的影响力。
2021年

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，WLASL数据集被广泛用于开发和评估手语识别系统。该数据集包含了美国手语（ASL）中常见词汇的视频片段，每个词汇对应多个不同的手势表达。通过分析这些视频数据，研究人员能够训练深度学习模型，以实现对手语词汇的自动识别和翻译。这一应用场景不仅推动了计算机视觉和模式识别技术的发展，还为聋哑人士提供了更便捷的沟通工具。

衍生相关工作

基于WLASL数据集，研究人员开发了多种创新的手语识别和翻译模型。例如，一些工作提出了基于注意力机制的深度学习模型，以提高对手势序列中关键帧的识别精度。另一些研究则探索了跨语言手语识别的可能性，通过对比不同手语数据集，提出了通用的手语识别框架。这些衍生工作不仅丰富了手语识别领域的研究内容，还为未来的技术发展提供了新的方向和思路。

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