Nhận diện ngôn ngữ ký hiệu

Abstract

Đề tài "Nhận diện ngôn ngữ ký" tập trung vào việc phát triển một hệ thống nhận diện ngôn ngữ ký hiệu, nơi các biểu tượng và cử chỉ được sử dụng để truyền đạt ý nghĩa cho người khiếm thính. Đề tài sử dụng mô hình SqueezeNet để giảm tải tính toán và tăng tốc độ xử lý trong quá trình nhận diện ngôn ngữ ký hiệu. Mô hình SqueezeNet là một mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) nhằm giảm kích thước của mạng để giảm tải tính toán và thời gian huấn luyện. Hệ thống được xây dựng bằng cách sử dụng tập dữ liệu chứa các hình ảnh của ngôn ngữ ký hiệu và huấn luyện mô hình để nhận diện các biểu tượng và cử chỉ trong hình ảnh. Kết quả thử nghiệm cho thấy rằng mô hình SqueezeNet có thể đạt được độ chính xác tương đối cao trong việc nhận diện ngôn ngữ ký hiệu. Đề tài này không chỉ giúp tạo ra một mô hình nhận dạng giúp đỡ cho việc học khiếm thính, nhờ có kích thước khiêm tốn, mô hình còn giúp cho nhiều người có thể tiếp cận hơn.