Sign Language Interpreter using Deep Learning

doi:10.22214/ijraset.2021.38308

Sign Language Interpreter using Deep Learning

2021-09-30

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AI

DOI：10.22214/ijraset.2021.38308

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摘要：手语对于听力和言语障碍人士而言具有不可估量的价值，是他们彼此交流的唯一方式。然而，由于其他人缺乏关于手语翻译的信息，其传播范围存在局限性。手语通过手势和视觉模式进行交流，因此被听力和言语障碍人士用于相互沟通。这些语言拥有自己独特的字母和语法，无法被不了解特定符号和规则的人所理解。因此，对每个人来说，通过手语进行翻译、理解和交流以克服和减轻言语与沟通障碍已成为必要。这一问题可以通过机器学习来解决。该模型是一个手语翻译器，使用图像数据集对手语字母和句子进行翻译，准确率达到90.9%。在本研究中，我们采用了ASL（美国手语）字母表。我们使用CNN算法完成了此项目。本文最后总结了该模型的可行性及其在手语翻译中的实用性。关键词：手语，机器学习，翻译模型，卷积神经网络，美国手语

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