論文の概要: Reconnaissance Automatique des Langues des Signes : Une Approche Hybridée CNN-LSTM Basée sur Mediapipe

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22011v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 20:25:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.933002
• Title: Reconnaissance Automatique des Langues des Signes : Une Approche Hybridée CNN-LSTM Basée sur Mediapipe
• Title（参考訳）: ルネサンス・オートメティクス・デ・ラングス・デ・サイン : Une Approche Hybridée CNN-LSTM Basée sur Mediapipe
• Authors: Fraisse Sacré Takouchouang, Ho Tuong Vinh,
• Abstract要約: 手話は聴覚障害のコミュニティのコミュニケーションにおいて重要な役割を担っているが、それらはしばしば疎外されている。 本研究では,キーポイント抽出にMediapipeを用いたハイブリッドCNN-LSTMアーキテクチャに基づく手話自動生成システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sign languages play a crucial role in the communication of deaf communities, but they are often marginalized, limiting access to essential services such as healthcare and education. This study proposes an automatic sign language recognition system based on a hybrid CNN-LSTM architecture, using Mediapipe for gesture keypoint extraction. Developed with Python, TensorFlow and Streamlit, the system provides real-time gesture translation. The results show an average accuracy of 92\%, with very good performance for distinct gestures such as ``Hello'' and ``Thank you''. However, some confusions remain for visually similar gestures, such as ``Call'' and ``Yes''. This work opens up interesting perspectives for applications in various fields such as healthcare, education and public services.
• Abstract（参考訳）: 手話は、聴覚障害のコミュニティのコミュニケーションにおいて重要な役割を担っているが、医療や教育といった重要なサービスへのアクセスを制限するために、しばしば疎外化されている。 本研究では,ジェスチャキーポイント抽出にMediapipeを用いたハイブリッドCNN-LSTMアーキテクチャに基づく手話認識システムを提案する。 Python、TensorFlow、Streamlitで開発されたこのシステムは、リアルタイムのジェスチャー変換を提供する。 結果は平均精度92\%を示し、 ``Hello'' や ``Thank you'' のような異なるジェスチャーに対して非常に優れたパフォーマンスを示している。 しかし、『Call』や『Yes』のような視覚的に類似したジェスチャーについては混乱が残る。 この研究は、医療、教育、公共サービスなど、さまざまな分野のアプリケーションに対する興味深い視点を開く。

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