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Intérprete de língua gestual indiana utilizando o processamento de imagens

Über Intérprete de língua gestual indiana utilizando o processamento de imagens

Foi desenvolvido um sistema de identificação de gestos da mão baseado na visão para reconhecer as formas da mão na Língua Gestual Indiana (ISL) - 26 letras de A a Z. Existem vários gestos de aspeto semelhante neste sistema de sinalética. Assim, considerando-os em comum, para o sistema de reconhecimento de alfabetos, é utilizado um total de 26 sinais para identificação. A caraterística principal, a mão mascarada, foi extraída das imagens dos sinais para atuar como vetor de características utilizando a modelação HSV. O desempenho do sistema para o reconhecimento de sinais é medido considerando estas características independentemente como o vetor de características para o reconhecimento dos alfabetos ISL. O efeito da combinação das características, como a seleção de cores HSV e o algoritmo de classificação, como a CNN, permitiu que o sistema detectasse facilmente os vários sinais. Além disso, o desempenho do sistema é medido através da extração das mesmas características, criando uma imagem de máscara da pele dos sinais dos alfabetos para o reconhecimento dos alfabetos ISL.

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  • Sprache:
  • Portugiesisch
  • ISBN:
  • 9786206438342
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 64
  • Veröffentlicht:
  • 10. September 2023
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 113 g.
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Beschreibung von Intérprete de língua gestual indiana utilizando o processamento de imagens

Foi desenvolvido um sistema de identificação de gestos da mão baseado na visão para reconhecer as formas da mão na Língua Gestual Indiana (ISL) - 26 letras de A a Z. Existem vários gestos de aspeto semelhante neste sistema de sinalética. Assim, considerando-os em comum, para o sistema de reconhecimento de alfabetos, é utilizado um total de 26 sinais para identificação. A caraterística principal, a mão mascarada, foi extraída das imagens dos sinais para atuar como vetor de características utilizando a modelação HSV. O desempenho do sistema para o reconhecimento de sinais é medido considerando estas características independentemente como o vetor de características para o reconhecimento dos alfabetos ISL. O efeito da combinação das características, como a seleção de cores HSV e o algoritmo de classificação, como a CNN, permitiu que o sistema detectasse facilmente os vários sinais. Além disso, o desempenho do sistema é medido através da extração das mesmas características, criando uma imagem de máscara da pele dos sinais dos alfabetos para o reconhecimento dos alfabetos ISL.

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