Cross-Age Real-Time Kannada Sign Language Recognition using Curvilinear Geometric Features and CNN-LSTM Models
यह अध्ययन एक सुदृढ़, वास्तविक समय के ढांचे को प्रस्तुत करता है जो वक्ररेखीय ज्यामितीय विशेषता निष्कर्षण (curvilinear geometric feature extraction) को एक हाइब्रिड CNN-LSTM आर्किटेक्चर के साथ एकीकृत करता है, जिससे सहायक संचार के लिए प्रभावी संकेत-से-पाठ अनुवाद की सुविधा हेतु 5,000 एनोटेटेड नमूनों के एक नए क्यूरेटेड डेटासेट पर 94.6% सटीकता प्राप्त होती है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
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