Vi presenterar två realtid dolda Markov modellbaserade system för att känna igen meningsnivå kontinuerlig American Sign Language (ASL) med hjälp av en enda kamera för att spåra användarens osmyckade händer. Det första systemet observerar användaren från en skrivbordsmonterad kamera och uppnår 92% ordnoggrannhet. Det andra systemet monterar kameran i ett lock som användaren bär och uppnår 98% noggrannhet (97% med obegränsad grammatik). Båda experimenten använder 40 ord lexikon.
T. Starner m.fl. också använt HMM för realtidsigenkänning av ett teckenspråk med hjälp av en enda kamera för att spåra osmyckade händer av en användare REF.
Real-Time American Sign Language Recognition Using Desk and Wearable Computer Based Video
{'venue': 'IEEE PAMI ’98', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}