Towards Interpreting Robotic System for Fingerspelling Recognition in Real Time

2018

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1145/3173386.3177085
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Hearing-impaired communities around the world communicate via a sign language. The focus of this work is to develop an interpreting human-robot interaction system that could act as a sign language interpreter in public places. This paper presents an ongoing work, which aims to recognize fingerspelling gestures in real time. To this end, we utilize a deep learning method for classification of 33 gestures used for fingerspelling by the local deaf-mute community.