A Comparative Framework for Formal Representation Strategies in Sign Language Avatar Systems

Technologies, 2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/technologies14050303
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper proposes a unified methodological framework for evaluating heterogeneous approaches to avatar-based sign language visualization. The study introduces a four-dimensional analytical framework based on four independent criteria: (A1) pipeline architecture and degree of automation, (A2) data and annotation requirements, (A3) portability across sign languages and domains, and (A4) integration and accessibility. The framework is applied to a comparative analysis of three dominant paradigms: (P1) notation → animation (e.g., HamNoSys), (P2) writing-based representation → animation (e.g., SignWriting), and (P3) keypoint-based animation and Artificial Intelligence (AI) methods. The comparative assessment shows that the differences between the paradigms are structural and reflect trade-offs among linguistic accuracy, automation level, scalability, and user accessibility, rather than the superiority of any one technology. Overall, the structured comparative framework (A1–A4) is applied for analyzing three paradigms of sign language avatar generation. It enables a systematic evaluation of architectural, data-related, and practical characteristics, highlighting key trade-offs between linguistic accuracy, scalability, and accessibility.