Sistema de traducción de alfabeto de lenguaje de señas estadounidense en tiempo real basado en la red YOLO y LSTM
Autores: Rivera-Acosta, Miguel; Ruiz-Varela, Juan Manuel; Ortega-Cisneros, Susana; Rivera, Jorge; Parra-Michel, Ramón; Mejia-Alvarez, Pedro
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Sistema de traducción de alfabeto de lenguaje de señas estadounidense en tiempo real basado en la red YOLO y LSTM
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Enfoque
Reconocimiento de gestos manuales
Red neuronal profunda
Segmentación
Clasificación
Precisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
En este trabajo, presentamos un enfoque novedoso que tiene como objetivo resolver uno de los principales desafíos en las tareas de reconocimiento de gestos manuales en imágenes estáticas, para compensar la precisión perdida cuando se utilizan modelos entrenados para interpretar datos completamente no vistos.
Descripción
En este trabajo, presentamos un enfoque novedoso que tiene como objetivo resolver uno de los principales desafíos en las tareas de reconocimiento de gestos manuales en imágenes estáticas, para compensar la precisión perdida cuando se utilizan modelos entrenados para interpretar datos completamente no vistos.