論文の概要: Novel Approach to Use HU Moments with Image Processing Techniques for
Real Time Sign Language Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09859v1
- Date: Mon, 20 Jul 2020 03:10:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 13:39:13.140990
- Title: Novel Approach to Use HU Moments with Image Processing Techniques for
Real Time Sign Language Communication
- Title(参考訳): 画像処理技術を用いたhuモーメントを用いたリアルタイム手話コミュニケーションのための新しい手法
- Authors: Matheesha Fernando and Janaka Wijayanayake
- Abstract要約: 手話通信装置(SLC)は,手話利用者と他国との言語障壁を解決するために設計されている。
システムは選択した手話記号を84%の精度で認識できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sign language is the fundamental communication method among people who suffer
from speech and hearing defects. The rest of the world doesn't have a clear
idea of sign language. "Sign Language Communicator" (SLC) is designed to solve
the language barrier between the sign language users and the rest of the world.
The main objective of this research is to provide a low cost affordable method
of sign language interpretation. This system will also be very useful to the
sign language learners as they can practice the sign language. During the
research available human computer interaction techniques in posture recognition
was tested and evaluated. A series of image processing techniques with
Hu-moment classification was identified as the best approach. To improve the
accuracy of the system, a new approach height to width ratio filtration was
implemented along with Hu-moments. System is able to recognize selected Sign
Language signs with the accuracy of 84% without a controlled background with
small light adjustments
- Abstract(参考訳): 手話は、言語障害や聴覚障害に苦しむ人々の基本的なコミュニケーション方法である。
世界の他の地域は手話の明確なアイデアを持っていません。
sign language communicator (slc) は、手話利用者と世界の他の人々との間の言語障壁を解決するために設計された。
本研究の主な目的は,手話解釈の低コストな手話解釈方法を提供することである。
このシステムは、手話学習者にとって非常に有用であり、手話の練習も可能である。
調査期間中,姿勢認識における人間のコンピュータインタラクション技術を検証するとともに,評価を行った。
Hu-moment分類を用いた一連の画像処理手法が最適手法として同定された。
システムの精度を向上させるため,Hu-momentsとともに新しいアプローチ高さと幅比濾過を行った。
微調整による背景制御なしで84%の精度で選択した手話記号を認識できるシステム
関連論文リスト
- Mediapipe and CNNs for Real-Time ASL Gesture Recognition [0.1529342790344802]
本稿では,アメリカ手話(ASL)の動きをリアルタイムに識別するシステムについて述べる。
提案手法は,特徴抽出のためのMediapipeライブラリと,ASLジェスチャー分類のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-09T09:35:45Z) - A Comparative Analysis of Techniques and Algorithms for Recognising Sign
Language [0.9311364633437358]
手話はしばしば、難聴者によるコミュニケーションの第一形態として使われる。
聴覚障害者にソーシャル・プラットフォームを提供するヒューマン・コンピュータ・インタフェース・システムを構築する必要がある。
ほとんどの商用手話翻訳システムはセンサーベースで高価で使いづらい。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-05T10:52:18Z) - Image-based Indian Sign Language Recognition: A Practical Review using
Deep Neural Networks [0.0]
このモデルは、手話をテキストに変換するリアルタイムな単語レベル手話認識システムを開発することを目的としている。
この分析のために、ユーザはWebカメラを使って手の動きの写真を撮らなければならない。
我々のモデルは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて訓練され、画像の認識に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T09:27:04Z) - On the Importance of Signer Overlap for Sign Language Detection [65.26091369630547]
我々は,手話検出のための現在のベンチマークデータセットは,一般化が不十分な過度に肯定的な結果であると主張している。
我々は、現在の符号検出ベンチマークデータセットに対するシグナ重なりの影響を詳細に分析することでこれを定量化する。
我々は、重複のない新しいデータセット分割を提案し、より現実的なパフォーマンス評価を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-19T22:15:05Z) - LAE: Language-Aware Encoder for Monolingual and Multilingual ASR [87.74794847245536]
言語固有の情報を混在させることにより,両状況に対処する新しい言語対応エンコーダ (LAE) アーキテクチャを提案する。
マンダリン・イングリッシュ・コードスウィッチ音声を用いた実験により,LAEはフレームレベルで異なる言語を識別できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-05T04:03:12Z) - All You Need In Sign Language Production [50.3955314892191]
言語認識と生産のサインは、いくつかの重要な課題に対処する必要があります。
本稿では,難聴文化,難聴センター,手話の心理的視点について紹介する。
また、SLPのバックボーンアーキテクチャや手法を簡潔に紹介し、SLPの分類について提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-05T13:45:09Z) - Sign Language Production: A Review [51.07720650677784]
手話 (Sign Language) は、聴覚障害と聴覚障害のコミュニティで使われるコミュニケーション言語である。
聴覚障害者と聴覚コミュニティのコミュニケーションを容易かつ相互に行うためには、話し言葉を手話に翻訳できる堅牢なシステムを構築することが不可欠です。
そのために、手話認識と生産は、このような双方向システムを作るのに必要な2つの部分です。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-29T19:38:22Z) - Skeleton Based Sign Language Recognition Using Whole-body Keypoints [71.97020373520922]
手話は聴覚障害者や言語障害者のコミュニケーションに使用される。
また,RGB-D法と組み合わせて最先端の性能を実現することで,Skeletonに基づく音声認識が普及しつつある。
近年のボディポーズ推定用citejin 2020wholeの開発に触発されて,全身キーポイントと特徴に基づく手話認識を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-16T03:38:17Z) - American Sign Language Identification Using Hand Trackpoint Analysis [0.0]
ハンドトラックポイントを用いたアメリカ手話識別のための新しい機械学習ベースパイプラインを提案する。
我々は手の動きを,システムへの入力として機能する一連のハンドトラックポイント座標に変換する。
我々のシステムは、アメリカの手話のジェスチャーを識別するために95.66%の精度を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T19:59:16Z) - Meta-Transfer Learning for Code-Switched Speech Recognition [72.84247387728999]
低リソース環境下でのコード切替音声認識システムにおける学習を伝達するメタトランスファー学習法を提案する。
本モデルでは,コードスイッチングデータに最適化を条件付けることにより,個々の言語を識別し,混合言語音声をよりよく認識できるように変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T14:27:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。