論文の概要: American Sign Language Identification Using Hand Trackpoint Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10590v3
- Date: Tue, 19 Jan 2021 21:11:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 05:54:20.417617
- Title: American Sign Language Identification Using Hand Trackpoint Analysis
- Title（参考訳）: ハンドトラックポイント解析を用いたアメリカ手話識別
- Authors: Yugam Bajaj and Puru Malhotra
- Abstract要約: 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。
- 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 helps people with Speaking and Hearing Disabilities communicate
with others efficiently. Sign Language identification is a challenging area in
the field of computer vision and recent developments have been able to achieve
near perfect results for the task, though some challenges are yet to be solved.
In this paper we propose a novel machine learning based pipeline for American
Sign Language identification using hand track points. We convert a hand gesture
into a series of hand track point coordinates that serve as an input to our
system. In order to make the solution more efficient, we experimented with 28
different combinations of pre-processing techniques, each run on three
different machine learning algorithms namely k-Nearest Neighbours, Random
Forests and a Neural Network. Their performance was contrasted to determine the
best pre-processing scheme and algorithm pair. Our system achieved an Accuracy
of 95.66% to identify American sign language gestures.
- Abstract（参考訳）: 手話(Sign Language)は、話すことや聴覚障害者が他人と効率的にコミュニケーションするのを助ける。
手話の識別はコンピュータビジョンの分野では難しい領域であり、近年の開発ではタスクのほぼ完全な結果を得ることができたが、いくつかの課題はまだ解決されていない。
本稿では,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。
ソリューションをより効率的にするために,前処理技術の28の異なる組み合わせを実験し,それぞれがk-nearest近傍,ランダムフォレスト,ニューラルネットワークという3つの機械学習アルゴリズムで実行した。
その性能は、最高の前処理方式とアルゴリズムペアを決定するために対比された。
我々のシステムは、アメリカ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。
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