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Intérprete de lengua de signos india mediante procesamiento de imágenes

Intérprete de lengua de signos india mediante procesamiento de imágenesvon R. Sakthi Prabha Sie sparen 20% des UVP sparen 20%
Über Intérprete de lengua de signos india mediante procesamiento de imágenes

Se desarrolla un sistema de identificación de gestos de la mano basado en la visión para reconocer las formas de la mano del lenguaje de signos indio (ISL) - 26 letras de la A a la Z. Existen varios gestos de aspecto similar en este sistema de signos. Por lo tanto, considerando estos en común, para el sistema de reconocimiento de alfabetos, un total de 26 signos se utilizan para la identificación. La característica principal de la mano enmascarada se extrajo de las imágenes de los signos para actuar como vector de características utilizando el modelado HSV. El rendimiento del sistema para el reconocimiento de signos se mide considerando estas características de forma independiente como el vector de características para reconocer los alfabetos de la ISL. El efecto de la combinación de las características como la selección de color HSV y el algoritmo de clasificación como CNN, el sistema fue capaz de detectar las diversas señalizaciones fácilmente. Además, el rendimiento del sistema se mide extrayendo las mismas características mediante la creación de una imagen de enmascaramiento de la piel de los signos de los alfabetos para el reconocimiento de los alfabetos ISL.

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  • Sprache:
  • Spanisch
  • ISBN:
  • 9786206438311
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 64
  • Veröffentlicht:
  • 10 September 2023
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 113 g.
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Beschreibung von Intérprete de lengua de signos india mediante procesamiento de imágenes

Se desarrolla un sistema de identificación de gestos de la mano basado en la visión para reconocer las formas de la mano del lenguaje de signos indio (ISL) - 26 letras de la A a la Z. Existen varios gestos de aspecto similar en este sistema de signos. Por lo tanto, considerando estos en común, para el sistema de reconocimiento de alfabetos, un total de 26 signos se utilizan para la identificación. La característica principal de la mano enmascarada se extrajo de las imágenes de los signos para actuar como vector de características utilizando el modelado HSV. El rendimiento del sistema para el reconocimiento de signos se mide considerando estas características de forma independiente como el vector de características para reconocer los alfabetos de la ISL. El efecto de la combinación de las características como la selección de color HSV y el algoritmo de clasificación como CNN, el sistema fue capaz de detectar las diversas señalizaciones fácilmente. Además, el rendimiento del sistema se mide extrayendo las mismas características mediante la creación de una imagen de enmascaramiento de la piel de los signos de los alfabetos para el reconocimiento de los alfabetos ISL.

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