Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/34160
Title: | Hand gesture and sign language recognition based on deep learning |
Authors: | MERBATI, Hocine Abazi, Yahia Aziza Akram, Zakaria |
Keywords: | Sign language Arabic sign language Deep learning Convolutional neural network Recognition Classification |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | University of KASDI Merbah - Ouargla |
Abstract: | The recognition of Arabic sign language (ArSL) plays a crucial role in removing
communication barriers between deaf-mute people and non-sign language speakers. In this study,
we propose a dynamic model for Arabic sign language recognition using deep learning (DL)
techniques. Our model utilizes a convolutional neural network (CNN) architecture to extract
meaningful features from sign language (SL) images, for accurate classification of different signs.
We also describe the dataset used for training and evaluating the model, which includes a collection
of Arabic sign language images. After extensive experimentation and evaluation, the results prove
the effectiveness of the proposed methods, achieving high recognition accuracy across multiple
ArSL gestures. االعتراف بلغة اإلشارة العربية (ArSL (كبيرا في إزالة حواجز التواصل بين الصم يلعب دورا -البكم ً و الذين ال يتكلمون بلغة اإلشارة .نقترح في هذه الدراسة نموذجا ديناميكيا للتعرف على لغة اإلشارة العربية باستخدام تقنيات التعلم العميق .(DL(يستخدم نموذجنا هندسة (CNN(الستخراج التفاصيل و الخصائص من صور لغة اإلشارة(SL(، من أجل التصنيف الدقيق لمختلف االشارات .ونصف أيضا مجموعة البيانات المستخدمة في التدريب وتقييم النموذج، التي تتضمن مجموعة من صور لغة اإلشارة العربية .وبعد إجراء تجارب وتقييمات واسعة النطاق، تثبت النتائج فعالية األساليب المقترحة، مما يحقق درجة عالية من الدقة في االعتراف على مختلف إشارات اللغة العربية. |
URI: | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/34160 |
Appears in Collections: | Département d'informatique et technologie de l'information - Master |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
ABAZI-AZIZA AKRAM.pdf | 2,12 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.