Teckenspråksigenkänning är viktigt för naturlig och bekväm kommunikation mellan döva och hörselmajoritet. Vi tar det mycket effektiva första steget av automatisk fingerspelning igenkänningssystem med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN) från djupkartor. I detta arbete ser vi ett relativt större antal klasser jämfört med den tidigare litteraturen. Vi utbildar CNN för klassificering av 31 alfabet och nummer med hjälp av en delmängd insamlade djupdata från flera försökspersoner. Medan vi använder olika inlärningskonfigurationer, såsom hyperparameterval med och utan validering, uppnår vi 99,99% noggrannhet för observerade signors och 83,58% till 85,49% noggrannhet för nya signors. Resultatet visar att noggrannheten förbättras då vi inkluderar mer data från olika ämnen under utbildningen. Bearbetningstiden är 3 ms för förutsägelsen av en enda bild. Såvitt vi vet uppnår systemet högsta noggrannhet och hastighet. Den utbildade modellen och datasetet finns på vårt arkiv 1.
Kang m.fl. REF använde konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att bygga ett igenkänningssystem från djupbilder.
Real-time sign language fingerspelling recognition using convolutional neural networks from depth map
{'venue': '2015 3rd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR)', 'journal': '2015 3rd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}