Detection Childhood of Apraxia of Speech From the Video Data Using PoseNet

2022

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist54437.2022.9945794
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

Childhood of Apraxia of Speech (CAS) is a type of disorder that affects the speech of the children. Children who have a CAS found it difficult to control and coordinate the brain's neutrons in order to create sounds for the phrases. Therefore, while talking they behave themselves in abnormal way. This research work proposes the Computer Vision based solution in order to diagnose the patients agains CAS based on video content. We will be using the PoseNet Convolutional Neural Network (CNN) in order to track the pose of the child and fix abnormal behaviour while giving the interview. As a result we will be able to automatically identify whether the child has CAS or not.