Gesture Language Recognition Through Computer Vision and a Spatial-Temporal Mathematical Model
Notice bibliographique
Résumé
For people with speech and hearing impairments, sign language is a vital form of communication that allows them to communicate and en-gage with others. Nonetheless, a major obstacle is the general public's limited comprehension of sign language. For the deaf and mute com-communities, this communication gap frequently results in challenges with social inclusion, education, and career prospects. To solve this problem, researchers are increasingly using deep learning and artificial intelligence (AI) techniques to create automatic sign language recognition (SLR) systems that can instantly translate sign motions into speech or text. This paper presents a hybrid method that combines continuous sign language recognition (CSLR) and isolated sign language recognition (SLR) into a single deep learning framework. The system uses a Spatial-Temporal Network (STNet) to identify dynamic sign sequences in CSLR and a Convolutional Neural Network (CNN) for isolated sign identification. An ensemble learning technique is included to increase model robustness, and an optimized Inception-based architecture is utilized for isolated sign classification to boost performance. Additionally, a novel Spatial Resonance Module (SRM) refines frame-to-frame feature extraction, and a Multi-Temporal Perception Module (MTPM) strengthens long-range dependency recognition in sign sequences. These advancements contribute to higher accuracy and efficiency in sign language interpretation. Experimental validation of the proposed system was conducted using benchmark datasets, demonstrating superior performance compared to existing state-of-the-art techniques. The model achieved an accuracy of 98.46% in isolated sign recognition and exhibited a 2.9% improvement in CSLR tasks. The ability to accurately recognize and translate sign language in both isolated and continuous contexts makes this system highly suitable for real-time applications, including assistive communication devices, virtual interpreters, and educational tools. The pro-posed research has the potential to significantly impact accessibility and inclusivity for individuals with speech and hearing impairments. By integrating deep learning with real-time processing, this system enhances human-computer interaction and fosters seamless communication between sign language users and the broader community. Future research can explore the integration of additional modalities, such as facial expressions and hand movement trajectories, to further refine sign language recognition models and ensure even greater accuracy and adapt-ability.
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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 | 0,000 |
| 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 ».