dc.contributorStassi Danielli Ariel Esteban, Universidad de la República (Uruguay). CENUR Litoral Norte
dc.contributorDelbracio Maurcio, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
dc.contributorRandall Gregory, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
dc.creatorStassi Danielli, Ariel Esteban
dc.creatorDelbracio, Maurcio
dc.creatorRandall, Gregory
dc.date.accessioned2020-11-27T17:26:05Z
dc.date.accessioned2022-10-28T20:05:48Z
dc.date.available2020-11-27T17:26:05Z
dc.date.available2022-10-28T20:05:48Z
dc.date.created2020-11-27T17:26:05Z
dc.date.issued2020
dc.identifierStassi Danielli, A., Delbracio, M. y Randall, G. TReLSU-HS : A new handshape dataset for Uruguayan Sign Language Recognition [en línea]. Póster, 2020
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12008/25983
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4979951
dc.description.abstractIn this work we present TReLSU-HS, a new database composed of more than 3000 still images for handshape recognition in the context of Uruguayan Sign Language. TReLSU-HS has 30 classes sampled from 5 native signers. The images were obtained from a previous dataset of Uruguayan Sign Language called Léxico TReLSU. Each component image was labeled according to consistent criteria. This database is useful for the computer science community, especially for designing new sign language recognition methods or to better understand the generalization capability of a given recognition system when it is applied to Uruguayan Sign Language data.
dc.languageen
dc.publisherIVCSLP
dc.relation1st International Virtual Conference in Sign Language Processing (IVCSLP), jul 2020
dc.rightsLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)
dc.subjectLSU
dc.subjectComputer vision
dc.titleTReLSU-HS : A new handshape dataset for Uruguayan Sign Language Recognition.
dc.typePóster


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