A Real-Time Approach to Recognition of Kazakh Sign Language

2022

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist54437.2022.9945799
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The interaction between man and computer is expanded with computer technology development. Hand gesture recognition is an essential technology for human-computer interaction, and it allows the recording and interpretation of hand gestures without some devices' use. Since the hand is a man's primary working tool, its position and orientation in space are crucial for many potential applications, such as interaction with virtual reality devices. Hand position estimation is a substantial process of hand gesture recognition. However, there are many difficulties in 3D hand pose estimating from a single RGB image. Media Pipe is a high-quality finger and hand-tracking framework. It uses in machine learning to detect 3D landmarks. The proposed paper provides a real-time approach to recognizing Kazakh gestures performance using a conventional camera and Media Pipe.