Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision-Based American Sign Language Classification Approach via Deep Learning

論文の概要: Vision-Based American Sign Language Classification Approach via Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04235v1
Date: Fri, 8 Apr 2022 18:01:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-12 14:26:01.027783
Title: Vision-Based American Sign Language Classification Approach via Deep Learning
Title（参考訳）: 深層学習による視覚に基づくアメリカ手話分類手法
Authors: Nelly Elsayed, Zag ElSayed, Anthony S. Maida
Abstract要約: アメリカン手話 (American Sign Language, ASL) は、聴覚障害のあるコミュニティが互いにコミュニケーションするために最もよく使われる手話である。本稿では,障害に関連するコミュニケーション障壁を取り除くためのステップとして,アメリカ手話文字を分類することを目的とした,シンプルなディープラーニングモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hearing-impaired is the disability of partial or total hearing loss that causes a significant problem for communication with other people in society. American Sign Language (ASL) is one of the sign languages that most commonly used language used by Hearing impaired communities to communicate with each other. In this paper, we proposed a simple deep learning model that aims to classify the American Sign Language letters as a step in a path for removing communication barriers that are related to disabilities.
Abstract（参考訳）: 聴覚障害は、社会の他者とのコミュニケーションに重大な問題を引き起こす部分的または全体的難聴の障害である。アメリカン手話 (American Sign Language, ASL) は、聴覚障害のあるコミュニティが互いにコミュニケーションするために最もよく使われる手話である。本稿では,障害に関連するコミュニケーション障壁を取り除くためのステップとして,アメリカ手話文字を分類することを目的とした,シンプルなディープラーニングモデルを提案する。

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