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Cross-Age Real-Time Kannada Sign Language Recognition using Curvilinear Geometric Features and CNN-LSTM Models
本研究は、曲線の幾何学的特徴抽出とCNN-LSTMハイブリッドアーキテクチャを統合することで、支援的コミュニケーションのための効果的な手話からテキストへの翻訳を促進するために、新たに作成された5,000個の注釈付きサンプルからなるデータセットにおいて94.6%の精度を達成した、年齢横断的なカンナダ手話認識のための堅牢なリアルタイム・フレームワークを導入するものである。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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