Naturliga språkigenkänningstekniker kan tillämpas inte bara på talsignaler, utan på andra signaler som representerar enheter i naturligt språk (t.ex. ord och meningar). Detta är fallet med teckenspråksigenkänning, som vanligtvis används av döva människor för att kommunicera. Användningen av igenkänningsteknik kan göra det möjligt för dessa språkanvändare att kommunicera mer självständigt med icke-signala användare. Flera verk har gjorts för olika varianter av teckenspråk, men i de flesta fall är deras ordförråd ganska begränsat och de känner bara igen gester som motsvarar isolerade ord. I detta arbete föreslår vi gester igenkännare som använder sig av typiska Kontinuerlig densitet dolda Markov modell. De löser inte bara det isolerade ordproblemet, utan också erkännandet av grundläggande meningar med hjälp av det spanska teckenspråket med ett högre ordförråd än i andra approximationer. Olika topologier och Gaussiska blandningar studeras. Resultaten visar att vårt förslag ger lovande resultat som är det första steget för att få ett allmänt automatiskt erkännande av spanska teckenspråk.
Detta arbete fortsatte i REF där olika typer av Continuous Density Hidden Markov Models tillämpades.
Spanish Sign Language Recognition with Different Topology Hidden Markov Models
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}