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Enregistrement W2268351550 · doi:10.1109/ccece.2014.6901162

Notice of Violation of IEEE Publication Principles: Hand gesture recognition framework for recognizing sign gestures and handling movement epenthesis using Level Building nested dynamic programming approach

2014· article· en· W2268351550 sur OpenAlexaboutno aff
R Elakkiya, K. Selvamani, S. Kanimozhi

Dossier post-publication

NatureRetraction
MotifConcerns/Issues about Referencing/Attributions;Date of Article and/or Notice Unknown;Euphemisms for Plagiarism;Investigation by Journal/Publisher;Plagiarism of Text;
Date9/18/2014 0:00
Signalé par OpenAlex ?Non : Retraction Watch le consigne, et OpenAlex ne le signale pas.

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHand Gesture Recognition Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestureComputer scienceNoticeSign (mathematics)Sign languageMovement (music)SentenceGesture recognitionFeature (linguistics)PermissionSpeech recognitionArtificial intelligenceLinguisticsLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Notice of Violation of IEEE Publication Principles<br><br>“Hand Gesture Recognition Framework for Recognizing Sign Gestures and Handling Movement Epenthesis Using Level Building Nested Dynamic Programming Approach”<br>by Elakkiya A., Selvamani K., Kanimozhi S.<br>in the Proceedings of the IEEE 27th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE), May 2014<br><br>After careful and considered review of the content and authorship of this paper by a duly constituted expert committee, this paper has been found to be in violation of IEEE’s Publication Principles.<br><br>This paper duplicated extensive amounts of text from the paper cited below. The original text was copied without attribution (including appropriate references to the original author(s) and/or paper title) and without permission. A. Elakkiya was solely responsible for the copied material.<br><br>Due to the nature of this violation, reasonable effort should be made to remove all past references to this paper, and future references should be made to the following article:<br><br>“Enhanced Level Building Algorithm for the Movement Epenthesis Problem in Sign Language Recognition”<br>by Ruiduo Yang, Sudeep Sarkar, Barbara Loeding<br>in the Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2007 <br/> In this research paper, two crucial problems in continuous sign language recognition from unaided video sequences are considered. At the feature level, the problem of hand segmentation and grouping is considered and at the sentence level, the movement epenthesis problem is considered. A framework that can handle both of these problems based on an enhanced, nested version of the dynamic programming approach is constructed. To handle movement epenthesis problem, a nested version of a dynamic programming framework, called Level Building is used to simultaneously segment and to match signs from continuous sign language sentences. This approach is then coupled with a trigram grammar model to optimally segment and label sign language sentences. This approach will show improvement over past approaches in terms of the frame labeling rate and also our approach shows the flexibility when handling a changing context. The proposed approach is novel since it does not need explicit any models for movement epenthesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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