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Cross-Age Real-Time Kannada Sign Language Recognition using Curvilinear Geometric Features and CNN-LSTM Models
본 연구는 보조 공학적 의사소통을 위한 효과적인 수어-텍스트 번역을 촉진하기 위해, 곡선 기하학적 특징 추출과 하이브리드 CNN-LSTM 구조를 통합하여 새로 구축한 5,000개의 주석 달린 샘플 데이터셋에서 94.6%의 정확도를 달성한 강건한 실시간 연령대별 칸나다 수어 인식 프레임워크를 소개한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
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