【牛津大学博士论文】使用多模态学习的手语理解

来源：专知
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尽管近年来在视觉和语言任务上取得了进展，但自动手语理解仍然未得到充分解决。进展的关键障碍之一是缺乏合适的训练数据。在本论文中，我们旨在应对这一挑战。

手语是一种视觉-空间语言，是聋人社区的自然交流方式。尽管近年来在视觉和语言任务上取得了进展，但自动手语理解仍然未得到充分解决。进展的关键障碍之一是缺乏合适的训练数据。在本论文中，我们旨在应对这一挑战。

首先，我们专注于视觉关键词检测（KWS）——这一任务是确定关键词是否以及何时在视频中被表达——并利用手语者有时同时口型化他们所打出的词这一事实。我们最初提出了一种受目标检测方法启发的卷积KWS架构，在对说话者面部数据进行训练后，我们通过使用Transformers改进了视频和关键词表示之间的跨模态交互。随后，我们将KWS模型应用于域外的手语者口型化，以此作为定位手语的手段：通过利用弱对齐的字幕提供查询词，我们在现有的手语翻译电视数据中自动标注了数十万手语。

其次，为了超越稀疏的口型化现象，我们提出了不同的手语检测方法，以在连续的翻译手语中自动标注手语：（i）在多实例学习框架中使用视觉手语字典，（ii）利用在视频到文本序列预测任务中训练的Transformer的注意力机制，（iii）通过一个强大的手语识别模型进行伪标签化，（iv）利用前述方法中的域内样本和手语表示相似性。这四种方法都利用了弱对齐的字幕，并增加了自动手语标注的词汇量和密度。结果是我们获得了一个大规模、多样化的监督数据集，促进了强手语表示的学习。

第三，我们探索了需要预测手语序列的手语任务：拼指字母和连续手语识别（CSLR）。对于拼指字母，我们提出了一种弱监督方法，以检测和识别字母序列，并通过多假设损失函数从噪声监督中学习。对于CSLR，我们设计了一种多任务模型，能够同时执行手语检索，并在大词汇量场景中展示了有希望的结果。

最后，我们探索了如何从弱信号中获得更强的监督，以解决更广泛的任务，超越手语领域。具体而言，我们的重点转向视频-语言模型中的动词理解——这对于在空间和时间中建模人与物体及环境之间的互动至关重要。为此任务，我们引入了一个动词聚焦的对比框架，包含两个组件：（i）利用预训练的大型语言模型生成用于跨模态对比学习的困难负例；（ii）施加细粒度的对齐损失。