使用可穿戴传感器与机器学习的手语对话解释
信号处理
2023-12-20 v1 机器学习
摘要
2019 年,患有不同程度听力损失的人数达到 15.7 亿。这一庞大群体往往在个人和职业层面上面临困境,迫切需要健康地融入社会的其余部分。本文提出了一种自动手语识别系统的概念验证,该系统基于由 3 个弯曲传感器的可穿戴设备获取的数据。该系统旨在通过收集所执行手语序列中的数据并使用机器学习方法,来解释一组选定的美国手语 (ASL) 动态词汇。所构建的模型实现了高质量的性能,例如准确率达 99% 的随机森林、达 99% 的支持向量机 (SVM),以及两个准确率达 98% 的 K 近邻 (KNN) 模型。这表明了通向全面系统开发的诸多可行路径。
引用
@article{arxiv.2312.11903,
title = {Sign Language Conversation Interpretation Using Wearable Sensors and Machine Learning},
author = {Basma Kalandar and Ziemowit Dworakowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.11903},
year = {2023}
}