用于美国手语数字分类的新数据集与提出的卷积神经网络架构
计算机视觉与模式识别
2021-02-24 v2 计算与语言
摘要
根据对与言语障碍人士共事的工作人员的访谈，言语障碍人士在与周围不懂手语的人交流时存在困难，这种情况可能导致他们与社会隔离并丧失独立感。为了通过促进使用手语与不懂手语者之间的交流来提高个体的生活质量，本文创建并发布了一个新的美国手语（ASL）数字数据集，作为 Sign Language Digits Dataset 发布在 Kaggle Datasets 网页上，该数据集可帮助创建需要大量且多样化数据才能成功的机器学习算法；同时提出了一种卷积神经网络（CNN）架构，该架构在我们的数据集上可获得 98% 的测试准确率，并与现有的流行 CNN 模型进行了比较。
引用
@article{arxiv.2011.08927,
title = {A New Dataset and Proposed Convolutional Neural Network Architecture for Classification of American Sign Language Digits},
author = {Arda Mavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.08927},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 1 figure