Biblioteca122.294 documentos en línea

Artículo

Arabic Sign Language Recognition and Generating Arabic Speech Using Convolutional Neural NetworkReconocimiento de Lenguaje de Señas Árabe y Generación de Habla Árabe Utilizando una Red Neuronal Convolucional

Resumen

El lenguaje de signos abarca el movimiento de los brazos y las manos como un medio de comunicación para personas con discapacidades auditivas. Un sistema automatizado de reconocimiento de signos requiere dos cursos principales de acción: la detección de características particulares y la categorización de datos de entrada específicos. En el pasado, se han propuesto muchos enfoques para clasificar y detectar lenguajes de signos con el fin de mejorar el rendimiento del sistema. Sin embargo, el progreso reciente en el campo de la visión por computadora nos ha llevado hacia una mayor exploración del reconocimiento de signos/gestos manuales con la ayuda de redes neuronales profundas. El lenguaje de signos árabe ha sido testigo de actividades de investigación sin precedentes para reconocer signos y gestos manuales utilizando el modelo de aprendizaje profundo. En este artículo se propone un sistema basado en visión mediante la aplicación de CNN para el reconocimiento de letras basadas en signos manuales árabes y su traducción al discurso árabe. El sistema propuesto detectará automáticamente letras basadas en signos manuales

  • Tipo de documento:
  • Formato:pdf
  • Idioma:Inglés
  • Tamaño: Kb

Cómo citar el documento

Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.

Este contenido no est� disponible para su tipo de suscripci�n

Información del documento