基于 MobileNetV2 与迁移学习的实时手语识别
机器学习
2024-12-11 v1
摘要
印度的听障群体应当获得有助于其交流的工具，但目前已知的利用印度手语（ISL）的技术解决方案十分有限。尽管印度手语使用者众多，但由于尚未有高效的技术将印度手语信号转换为语音或文字，印度手语仍无法进入社会和教育领域。我们发起这项倡议，是由于对包容性产品和技术的需求日益增长，这些产品和技术有助于印度手语，为听障人士填补沟通空白。我们的目标是借助卷积神经网络（CNN）构建一个可靠的手语识别系统。通过拓展沟通渠道，我们期望为印度的听障群体带来更好的教育机会和更具包容性的社会。
引用
@article{arxiv.2412.07486,
title = {Real-time Sign Language Recognition Using MobileNetV2 and Transfer Learning},
author = {Smruti Jagtap and Kanika Jadhav and Rushikesh Temkar and Minal Deshmukh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.07486},
year = {2024}
}