Hybrid FiST-CNN approach for feature extraction for vision-based Indian sign language recognition
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 19، العدد 3 (31 مايو/أيار 2022)، ص ص. 403-411، 9ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2022-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Indian Sign Language (ISL) is the commonly used language by the deaf-mute community in the Indian continent.
Effective feature extraction is essential for the automatic recognition of gestures.
This paper aims at developing an efficient feature extraction technique using Features from Fast Accelerated Segment Test (FAST), Scale-Invariant Feature Transformation (SIFT), and Convolution Neural Networks (CNN).
FAST with SIFT are used to detect and compute features, respectively.
CNN is used for classification with the hybridization of FAST-SIFT features.
The system is implemented and tested using the python-based library Keras.
The results of the proposed techniques have been tested on 34 gestures of ISL (24 alphabets set and 10 digit sets) and then compared with the CNN and SIFT_CNN, and it is also tested on two publicly available datasets on Jochen Trisech Dataset (JTD) and NUS-II dataset.
The proposed study outperformed some existing ISLR works with an accuracy of 97.89%, 95.68%, 94.90% and 95.87% for ISL-alphabets, MNIST, JTD and NUS-II, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tyagi, Akansha& Bansal, Sandhya. 2022. Hybrid FiST-CNN approach for feature extraction for vision-based Indian sign language recognition. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 19, no. 3, pp.403-411.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437364
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tyagi, Akansha& Bansal, Sandhya. Hybrid FiST-CNN approach for feature extraction for vision-based Indian sign language recognition. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 19, no. 3 (May. 2022), pp.403-411.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437364
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tyagi, Akansha& Bansal, Sandhya. Hybrid FiST-CNN approach for feature extraction for vision-based Indian sign language recognition. The International Arab Journal of Information Technology. 2022. Vol. 19, no. 3, pp.403-411.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437364
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 409-411
رقم السجل
BIM-1437364
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