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

2022

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist54437.2022.9945794
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

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.