Machine Learning and Vision Based Techniques for Detecting and Recognizing Indian Sign Language
Notice bibliographique
Résumé
Despite rapid global advancement in technology, the persistent challenge of hearing impairments affects a significant proportion of the global population.Individuals with these impairments face complex communication barriers daily.The Indian Sign Language (ISL) has emerged as a universal communication tool for individuals with hearing impairments in India, playing a vital role in educational institutions and bridging societal gaps in a country marked by rich cultural and linguistic diversity.This work presents an innovative Supervised Learning approach for ISL recognition that extends beyond traditional classification techniques.The method employs advanced algorithms designed to classify new observations.Utilizing an expansive dataset, intricate patterns and nuances are identified, fostering accurate and adaptive decision-making.A Convolutional Neural Network (CNN) algorithm is applied, not only for data classification but also for iterative learning and refinement of classification boundaries.In the vast expanse of n-dimensional space, the CNN strives to identify optimal hyperplanes, establishing dynamic decision boundaries to adeptly categorize diverse data points.This approach transcends traditional classification boundaries, offering a more nuanced and effective data-driven decisionmaking process.This research heralds a new direction in addressing communication barriers, with potential applications extending beyond the realm of ISL.The assimilation of numerous regional languages into the sign language matrix, whilst challenging, is key to fostering a life of normalcy and integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».