Tytuł pozycji:
Using deep learning to recognize the sign alphabet
This article describes a vision system that uses deep learning to recognize 24 static signs of the American Sign Alphabet in real time. As part of the project, images of signs from four publicly available databases were used as a training set. A DenseNet was implemented for image recognition. For testing, images were acquired with the use of a web camera. The accuracy of sign recognition in images is more than 80%. The real-time version of the system was implemented.
Artykuł zawiera opis systemu wizyjnego wykorzystującego uczenie głębokie do rozpoznawania, w czasie rzeczywistym 24 statycznych znaków Amerykańskiego Alfabetu Migowego. W ramach realizacji projektu, w charakterze zbioru uczącego, wykorzystano obrazy znaków pochodzące z czterech ogólnodostępnych baz danych. Zastosowano sieć DenseNet do rozpoznawania obrazów. Do testów stworzono własne obrazy z wykorzystaniem kamery internetowej. Skuteczność rozpoznawania znaków migowych z wykorzystaniem obrazów przekroczyła 80%. Zaimplementowano wersję systemu pracującą w czasie rzeczywistym.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
