論文の概要: Real-time Sign Language Recognition Using MobileNetV2 and Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07486v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 13:08:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:36:15.106175
• Title: Real-time Sign Language Recognition Using MobileNetV2 and Transfer Learning
• Title（参考訳）: MobileNetV2と転送学習を用いたリアルタイム手話認識
• Authors: Smruti Jagtap, Kanika Jadhav, Rushikesh Temkar, Minal Deshmukh,
• Abstract要約: ISL信号を音声やテキストに変換するための効率的な技術はまだ存在しない。 我々のゴールは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の助けを借りて、信頼できる手話認識システムを構築することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The hearing-impaired community in India deserves the access to tools that help them communicate, however, there is limited known technology solutions that make use of Indian Sign Language (ISL) at present. Even though there are many ISL users, ISL cannot access social and education arenas because there is not yet an efficient technology to convert the ISL signal into speech or text. We initiated this initiative owing to the rising demand for products and technologies that are inclusive and help ISL, filling the gap of communication for the ones with hearing disability. Our goal is to build an reliable sign language recognition system with the help of Convolutional Neural Networks (CNN) to . By expanding communication access, we aspire toward better educational opportunities and a more inclusive society for hearing impaired people in India.
• Abstract（参考訳）: インドの聴覚障害者コミュニティは、彼らのコミュニケーションを支援するツールへのアクセスにふさわしいが、現在、インド手話(ISL)を利用する既知の技術ソリューションは限られている。 ISLには多くのISLユーザーがいるが、ISLの信号が音声やテキストに変換される効率的な技術がまだ存在しないため、ISLは社会や教育の領域にはアクセスできない。 難聴者のコミュニケーションのギャップを埋めるため、包括的でISLを支援する製品や技術への需要が高まり、このイニシアチブを開始した。 私たちのゴールは、CNN(Convolutional Neural Networks)の助けを借りて、信頼できる手話認識システムを構築することです。 コミュニケーションアクセスの拡大により、インドの聴覚障害者のためのより良い教育機会とより包括的な社会を目指しています。

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