This HTML5 document contains 52 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n16http://localhost/temp/predkladatel/
n15http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n10http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F49777513%3A23520%2F08%3A00500269%21RIV09-MSM-23520___/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n4https://schema.org/
shttp://schema.org/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n19http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F49777513%3A23520%2F08%3A00500269%21RIV09-MSM-23520___
rdf:type
n9:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
In this project we aim to obtain annotated sign data from the broadcast news recordings for the hearing impaired. These recordings from Turkish Radio Television channel (TRT) present an excellent source for automatically generating annotated data. In news for the hearing impaired, the speaker also signs with the hands as she talks. On top of this, there is also corresponding text superimposed on the video. The video of the signer could be segmented via the help of either the speech or both the speech and the text, generating segmented, and annotated sign videos. We aim to use this application as a sign dictionary where the users enter a word as text and retrieve sign videos of the related sign with several examples. This application can also be used to automatically create annotated sign databases that can be used for training recognizers. Cílem tohoto projektu je získat anotované znaky z televizních zpráv pro neslyšící. Zdrojem je turecká TV TRT. V těchto zprávách je znakující moderátor, který komentuje zprávy mluvenou řečí a zároveň znakuje. Dále jsou v obraze obsaženy doprovodné titulky, které obsahují stejný text. Celý záznam zpráv lze segmentovat na jednotlivé znaky s využitím rozpoznávání řeči a titulků. Vytvořená aplikace slouží jako slovník znakové řeči, kde uživatel zadá slovo, které se vyhledá v databázi získaných znaků a tento znak se zobrazí. Další využití aplikace je automatická tvorba databází znaků pro účely trénování systémů pro rozpoznávání řeči. In this project we aim to obtain annotated sign data from the broadcast news recordings for the hearing impaired. These recordings from Turkish Radio Television channel (TRT) present an excellent source for automatically generating annotated data. In news for the hearing impaired, the speaker also signs with the hands as she talks. On top of this, there is also corresponding text superimposed on the video. The video of the signer could be segmented via the help of either the speech or both the speech and the text, generating segmented, and annotated sign videos. We aim to use this application as a sign dictionary where the users enter a word as text and retrieve sign videos of the related sign with several examples. This application can also be used to automatically create annotated sign databases that can be used for training recognizers.
dcterms:title
Speech and sliding text aided sign retrieval from hearing impaired sign news videos Speech and sliding text aided sign retrieval from hearing impaired sign news videos Extrakce znaků z TV zpráv pro hluchově postižené s využitím rozpoznávání řeči a titulků
skos:prefLabel
Extrakce znaků z TV zpráv pro hluchově postižené s využitím rozpoznávání řeči a titulků Speech and sliding text aided sign retrieval from hearing impaired sign news videos Speech and sliding text aided sign retrieval from hearing impaired sign news videos
skos:notation
RIV/49777513:23520/08:00500269!RIV09-MSM-23520___
n6:aktivita
n17:S
n6:aktivity
S
n6:dodaniDat
n19:2009
n6:domaciTvurceVysledku
n10:4051351 n10:3572072
n6:druhVysledku
n14:D
n6:duvernostUdaju
n20:S
n6:entitaPredkladatele
n13:predkladatel
n6:idSjednocenehoVysledku
396474
n6:idVysledku
RIV/49777513:23520/08:00500269
n6:jazykVysledku
n11:eng
n6:klicovaSlova
enterface; sign language recognition; hearing impaired; speech recognition; sign language corpus; image processing
n6:klicoveSlovo
n8:enterface n8:image%20processing n8:sign%20language%20recognition n8:speech%20recognition n8:hearing%20impaired n8:sign%20language%20corpus
n6:kontrolniKodProRIV
[B66C885DB369]
n6:mistoKonaniAkce
Istanbul
n6:mistoVydani
Louvain-la-Neuve
n6:nazevZdroje
Proceedings eNTERFACE'07
n6:obor
n18:JC
n6:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n6:pocetTvurcuVysledku
8
n6:rokUplatneniVysledku
n19:2008
n6:tvurceVysledku
Saraclar, Murat Hrúz, Marek Kahramaner, Deniz Parlak, Siddika Ari, Ismail Campr, Pavel Akarun, Lale Aran, Oya
n6:typAkce
n7:WRD
n6:zahajeniAkce
2007-08-10+02:00
s:numberOfPages
13
n15:hasPublisher
Universite catholique de Louvain
n4:isbn
978-2-87463-105-4
n16:organizacniJednotka
23520