Sing Language Recognition - ASL Recognition with MediaPipe and Recurrent Neural Networks

Carregant...
Miniatura
El pots comprar en digital a:
El pots comprar en paper a:

Projectes de recerca

Unitats organitzatives

Número de la revista

Títol de la revista

ISSN de la revista

Títol del volum

Correu electrònic de l'autor

antoniocontrabaixEmail separatorgmail.com

Tribunal avaluador

Tipus de document

Treball Final de Grau

Condicions d'accés

Accés obert

item.page.rightslicense

Creative Commons
Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Llevat que s'hi indiqui el contrari, els seus continguts estan subjectes a la llicència de Creative Commons: Reconeixement 3.0 Espanya

Assignatures relacionades

Assignatures relacionades

Publicacions relacionades

Datasets relacionats

Datasets relacionats

Projecte CCD

Abstract

The recognition of Sign language has been a challenge for more than twenty years, and in the last decade, some solutions, like translating gloves or complex systems with several cameras have been able to accomplish partial or full recognition.

Contrary to previous technologies, this research proves that, nowadays, there is not a need for complex and expensive hardware in order to recognize Sign Language, only a modern mobile phone or a computer camera is required. This is accomplished by using Google’s MediaPipe framework developed in 2019 and recurrent neural networks (RNN).

Therefore, this paper proofs it is possible to recognize four different gestures (hello, no, sign and understand) with an accuracy of 92%, in real time, and with a mobile phone or computer camera.

Descripció

Provinença

Titulació

GRAU EN ENGINYERIA ELECTRÒNICA INDUSTRIAL I AUTOMÀTICA (Pla 2009)

Document relacionat

Citació

Ajut

DOI

Versió de l'editor

Altres identificadors

Referències