Abstract-Through historia, människor har använt många sätt att kommunicera, såsom gestrering, ljud, teckning, skriva, och tala. Men döva och talskadade människor kan inte använda tal för att kommunicera med andra, vilket kan ge dem en känsla av isolering i deras samhällen. För dessa individer är teckenspråk deras främsta sätt att kommunicera. Men de flesta människor (som kan höra) kan inte teckenspråket. I den här artikeln strävar vi efter att automatiskt känna igen arabiska teckenspråk (ArSL) alfabet med hjälp av en bildbaserad metod. Mer specifikt undersöks olika visuella deskriptorer för att bygga en exakt ArSL alfabet kännare. De extraherade visuella deskriptorerna överförs till One-Versus-All Support Vector Machine (SVM). Analysen av resultaten visar att deskriptorn Histogram of Oriented Gradients (HOG) överträffar de övriga deskriptorerna. Således, ArSL gest modeller som lärs av One-Versus-All SVM med hjälp av HOG deskriptorer används i det föreslagna systemet.
SVM-metoden och HOG-deskriptorer användes för att känna igen arabiska teckenspråk alfabetet REF.
Image based Arabic Sign Language Recognition System
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}