論文の概要: Enhancing Bidirectional Sign Language Communication: Integrating YOLOv8 and NLP for Real-Time Gesture Recognition & Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13597v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 19:55:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:23.360296
• Title: Enhancing Bidirectional Sign Language Communication: Integrating YOLOv8 and NLP for Real-Time Gesture Recognition & Translation
• Title（参考訳）: 双方向手話コミュニケーションの強化:リアルタイムジェスチャー認識・翻訳のためのYOLOv8とNLPの統合
• Authors: Hasnat Jamil Bhuiyan, Mubtasim Fuad Mozumder, Md. Rabiul Islam Khan, Md. Sabbir Ahmed, Nabuat Zaman Nahim,
• Abstract要約: We have used the You Only Look Once (YOLO) model and Convolutional Neural Network (CNN) model。 YOLOモデルはリアルタイムに実行され、生のビデオストリームから識別的空間時間特性を自動的に抽出する。 ここでのCNNモデルは、手話検出のためにリアルタイムに実行される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.08935184607501
• License:
• Abstract: The primary concern of this research is to take American Sign Language (ASL) data through real time camera footage and be able to convert the data and information into text. Adding to that, we are also putting focus on creating a framework that can also convert text into sign language in real time which can help us break the language barrier for the people who are in need. In this work, for recognising American Sign Language (ASL), we have used the You Only Look Once(YOLO) model and Convolutional Neural Network (CNN) model. YOLO model is run in real time and automatically extracts discriminative spatial-temporal characteristics from the raw video stream without the need for any prior knowledge, eliminating design flaws. The CNN model here is also run in real time for sign language detection. We have introduced a novel method for converting text based input to sign language by making a framework that will take a sentence as input, identify keywords from that sentence and then show a video where sign language is performed with respect to the sentence given as input in real time. To the best of our knowledge, this is a rare study to demonstrate bidirectional sign language communication in real time in the American Sign Language (ASL).
• Abstract（参考訳）: この研究の主な関心事は、リアルタイムカメラ映像を通してアメリカ手話(ASL)データを取り込み、データと情報をテキストに変換することである。 さらに私たちは,テキストを手話に変換するフレームワークの開発にも力を入れています。 本研究では,アメリカ手話(ASL)の認識のために,You Only Look Once(YOLO)モデルと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いた。 YOLOモデルはリアルタイムに実行され、事前の知識を必要とせずに生のビデオストリームから識別的空間時間特性を自動的に抽出し、設計上の欠陥を除去する。 ここでのCNNモデルは、手話検出のためにリアルタイムに実行される。 文を入力として取り、その文からキーワードを識別し、入力として与えられた文に対して手話が実行された動画をリアルタイムに表示するフレームワークを構築することで、テキストベースの入力を手話に変換する新しい方法を紹介した。 我々の知る限りでは、アメリカ手話(ASL)において双方向手話通信をリアルタイムで実演することは稀である。

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