A Real-Time Approach to Recognition of Kazakh Sign Language

2022

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist54437.2022.9945799
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

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.