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Interprétation de la langue des signes indienne par traitement d'images

Über Interprétation de la langue des signes indienne par traitement d'images

Un système d'identification des gestes de la main basé sur la vision est développé pour reconnaître les formes de la main à partir de la langue des signes indienne (ISL) - 26 lettres de A à Z. Il existe plusieurs gestes similaires dans ce système de signalisation. Ainsi, compte tenu de ces similitudes, le système de reconnaissance des alphabets utilise un total de 26 signes pour l'identification. La caractéristique principale de la main masquée a été extraite des images des panneaux pour servir de vecteur de caractéristique à l'aide de la modélisation HSV. La performance du système pour la reconnaissance des signes est mesurée en considérant ces caractéristiques indépendamment comme le vecteur de caractéristiques pour la reconnaissance des alphabets ISL. L'effet de la combinaison des caractéristiques telles que la sélection des couleurs HSV et l'algorithme de classification tel que CNN a permis au système de détecter facilement les différents panneaux de signalisation. Les performances du système sont également mesurées en extrayant les mêmes caractéristiques par la création d'une image de masquage des signes alphabétiques pour la reconnaissance des alphabets ISL.

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  • Sprache:
  • Französisch
  • ISBN:
  • 9786206438328
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 64
  • Veröffentlicht:
  • 10. September 2023
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 113 g.
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Beschreibung von Interprétation de la langue des signes indienne par traitement d'images

Un système d'identification des gestes de la main basé sur la vision est développé pour reconnaître les formes de la main à partir de la langue des signes indienne (ISL) - 26 lettres de A à Z. Il existe plusieurs gestes similaires dans ce système de signalisation. Ainsi, compte tenu de ces similitudes, le système de reconnaissance des alphabets utilise un total de 26 signes pour l'identification. La caractéristique principale de la main masquée a été extraite des images des panneaux pour servir de vecteur de caractéristique à l'aide de la modélisation HSV. La performance du système pour la reconnaissance des signes est mesurée en considérant ces caractéristiques indépendamment comme le vecteur de caractéristiques pour la reconnaissance des alphabets ISL. L'effet de la combinaison des caractéristiques telles que la sélection des couleurs HSV et l'algorithme de classification tel que CNN a permis au système de détecter facilement les différents panneaux de signalisation. Les performances du système sont également mesurées en extrayant les mêmes caractéristiques par la création d'une image de masquage des signes alphabétiques pour la reconnaissance des alphabets ISL.

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