Cross-Age Real-Time Kannada Sign Language Recognition using Curvilinear Geometric Features and CNN-LSTM Models
Este estudio introduce un marco robusto y en tiempo real para el reconocimiento de la Lengua de Señas Kannada entre distintas edades que integra la extracción de características geométricas curvilíneas con una arquitectura híbrida CNN-LSTM, logrando una precisión del 94,6% en un conjunto de datos recién curado de 5.000 muestras anotadas para facilitar la traducción efectiva de señas a texto para la comunicación asistiva.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
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