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SSLR: A Semi-Supervised Learning Method for Isolated Sign Language Recognition
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为SSLR的半监督学习方法，旨在解决手语识别系统中标注数据稀缺的问题。通过为未标注样本生成伪标签，SSLR在使用较少标注数据的情况下，性能超过全监督学习模型，显示出在手语识别领域的潜力。
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关键要点
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手语是听力障碍人士的主要交流语言。
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手语识别系统旨在识别手势并将其翻译为口语。
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手语识别面临的主要挑战是标注数据稀缺。
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本研究提出的SSLR方法通过伪标签为未标注样本进行注释。
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SSLR在使用较少标注数据的情况下，性能超过全监督学习模型。
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SSLR展示了在手语识别领域的潜在影响。
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