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Enregistrement W4396515568 · doi:10.22215/etd/2024-15869

Enhancing American Sign Language Communication with Virtual Reality: A Gesture Recognition Application on Oculus Quest 2

2024· dissertation· en· W4396515568 sur OpenAlexaff
Qiwen Hu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHand Gesture Recognition Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestureSign languageAmerican Sign LanguageHeadsetVirtual realityComputer scienceHuman–computer interactionGesture recognitionInterface (matter)Augmentative and alternative communicationSign (mathematics)MultimediaPsychologyLinguisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, virtual reality (VR) technology has grown by leaps and bounds, transforming all walks of life.At the same time, American sign language (ASL), a visual language, plays a crucial role in communication for people who are deaf, people with autism spectrum disorders, and people with speech and language disorders.In response to advances in these two fields, this thesis presents a new approach to ASL gesture recognition utilizing the Oculus Quest 2 VR headset.The application recognizes 15 ASL one-handed static letter gestures and includes a user-friendly interface with instructional support.In a study involving 15 participants, most gestures were recognized within 1-10 seconds and completed within 1-5 attempts.The aim is to adapt the approach outlined in this thesis to a range of applications in order to encourage the utilization of ASL and improve the quality of life for the hearing impaired community.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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