SL-SLR: Self-Supervised Representation Learning for Sign Language Recognition
作者: Ariel Basso Madjoukeng, Jérôme Fink, Pierre Poitier, Edith Belise Kenmogne, Benoit Frenay
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-05
💡 一句话要点
提出SL-SLR框架，通过自监督学习提升手语识别的表征能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 手语识别 自监督学习 对比学习 表征学习 数据增强
📋 核心要点
- 手语识别面临标注数据稀缺的挑战，现有对比学习方法无法有效区分手语视频中的关键信息。
- 论文提出SL-SLR框架，通过自由负样本和新的数据增强技术，提升模型学习手语表征的能力。
- 实验表明，SL-SLR在多个手语识别任务上优于现有对比学习和自监督方法，提升了准确率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于手语识别(SLR)的自监督学习框架，旨在学习更有意义的表征。由于带标注数据稀缺，对比学习等无监督方法在该领域备受关注。对比学习通过拉近正样本对（同一实例的不同增强版本）并推远负样本对（与正样本对不同的实例）来学习表征。然而，在手语视频中，只有部分片段对识别真正有用。直接应用对比学习会面临两个问题：(i) 对比学习平等对待视频的所有部分，忽略了不同部分的相关性差异；(ii) 不同手语之间共享的动作使得负样本对高度相似，增加了手语区分的难度。这些问题导致学习到的特征对手语识别的区分性较差，下游任务表现不佳。为了解决这些问题，本文提出了一个包含两个关键组件的自监督学习框架：(i) 一种新的带有自由负样本的自监督方法；(ii) 一种新的数据增强技术。实验结果表明，与多种对比学习和自监督方法相比，该方法在线性评估、半监督学习以及跨手语迁移学习方面均取得了显著的准确率提升。
🔬 方法详解
问题定义：手语识别旨在识别视频中的手语。现有对比学习方法在手语识别中存在两个主要痛点：一是忽略了手语视频中不同部分的重要性差异，平等对待所有帧；二是不同手语之间存在共享动作，导致负样本对过于相似，难以区分。
核心思路：论文的核心思路是通过一种新的自监督学习方法和数据增强技术，解决现有对比学习方法在手语识别中遇到的问题。具体来说，通过“自由负样本”策略，避免了负样本对过于相似的问题；通过新的数据增强技术，更好地提取手语视频中的关键信息。
技术框架：SL-SLR框架包含两个主要组件：(1) 带有自由负样本的自监督学习方法：该方法允许模型自由选择负样本，从而避免了负样本对过于相似的问题。(2) 新的数据增强技术：该技术旨在增强手语视频中的关键信息，例如手部动作和面部表情。整体流程是，首先使用数据增强技术对输入视频进行处理，然后使用带有自由负样本的自监督学习方法训练模型，最后将学习到的表征用于下游手语识别任务。
关键创新：论文的关键创新在于提出了带有自由负样本的自监督学习方法。与传统的对比学习方法不同，该方法允许模型自由选择负样本，从而避免了负样本对过于相似的问题。这种方法更适合手语识别任务，因为不同手语之间存在共享动作，导致负样本对很容易变得过于相似。
关键设计：论文中关于自由负样本的具体实现细节未知。数据增强技术可能包括时间上的裁剪、速度变化、以及空间上的缩放、平移等。损失函数的设计可能基于InfoNCE损失，但针对自由负样本进行了修改。具体的网络结构未知，但通常会采用3D卷积神经网络来提取视频特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的SL-SLR框架在手语识别任务上取得了显著的性能提升。具体的数据和对比基线未知，但摘要中提到，该方法在线性评估、半监督学习以及跨手语迁移学习方面均优于现有的对比学习和自监督方法，表明了其有效性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于手语翻译、手语教学、人机交互等领域。通过提升手语识别的准确率，可以帮助听力障碍人士更好地与社会交流，促进无障碍环境的建设。未来，该技术有望应用于智能家居、虚拟现实等领域，实现更加自然和便捷的人机交互。
📄 摘要（原文）
Sign language recognition (SLR) is a machine learning task aiming to identify signs in videos. Due to the scarcity of annotated data, unsupervised methods like contrastive learning have become promising in this field. They learn meaningful representations by pulling positive pairs (two augmented versions of the same instance) closer and pushing negative pairs (different from the positive pairs) apart. In SLR, in a sign video, only certain parts provide information that is truly useful for its recognition. Applying contrastive methods to SLR raises two issues: (i) contrastive learning methods treat all parts of a video in the same way, without taking into account the relevance of certain parts over others; (ii) shared movements between different signs make negative pairs highly similar, complicating sign discrimination. These issues lead to learning non-discriminative features for sign recognition and poor results in downstream tasks. In response, this paper proposes a self-supervised learning framework designed to learn meaningful representations for SLR. This framework consists of two key components designed to work together: (i) a new self-supervised approach with free-negative pairs; (ii) a new data augmentation technique. This approach shows a considerable gain in accuracy compared to several contrastive and self-supervised methods, across linear evaluation, semi-supervised learning, and transferability between sign languages.