Cross-Age Real-Time Kannada Sign Language Recognition using Curvilinear Geometric Features and CNN-LSTM Models
Questo studio introduce un framework robusto e in tempo reale per il riconoscimento della lingua dei segni Kannada cross-età che integra l'estrazione di caratteristiche geometriche curvilinee con un'architettura ibrida CNN-LSTM, raggiungendo un'accuratezza del 94,6% su un nuovo dataset curato di 5.000 campioni annotati per facilitare una traduzione efficace da segno a testo per la comunicazione assistiva.
Articolo originale sotto licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Questa è una spiegazione generata dall'IA dell'articolo qui sotto. Non è stata scritta né approvata dagli autori. Per precisione tecnica, consulta l'articolo originale. Leggi il disclaimer completo
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