Deep learning shape trajectories for isolated word sign language recognition
المؤلفون المشاركون
Fakhfakh, Sana
Bin Jumah, Yusra
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 19، العدد 4 (31 يوليو/تموز 2022)، ص ص. 660-666، 7ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2022-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this paper, we propose an efficient trajectories analysis solution for the recognition of Isolated Word Sign Language (IWSL).
The key technique innovation in this work is the shape trajectories analysis based on the deep learning method and achieved impressive results on different IWSL data sets: German: Rheinisch Westfälische Technische Hochschule(RWTH): RWTH-Boston-50 and RWTH-Boston-104(95.83%), Signer-Independent Continuous Sign Language Recognition for Large Vocabulary Using Subunit Models (SIGNUM: 98.21%) and new Tunisian Sign Language database (TunSigns: 98%).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fakhfakh, Sana& Bin Jumah, Yusra. 2022. Deep learning shape trajectories for isolated word sign language recognition. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 19, no. 4, pp.660-666.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437337
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fakhfakh, Sana& Bin Jumah, Yusra. Deep learning shape trajectories for isolated word sign language recognition. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 19, no. 4 (Jul. 2022), pp.660-666.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437337
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fakhfakh, Sana& Bin Jumah, Yusra. Deep learning shape trajectories for isolated word sign language recognition. The International Arab Journal of Information Technology. 2022. Vol. 19, no. 4, pp.660-666.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437337
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 665-666
رقم السجل
BIM-1437337
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر