走向基于视觉的智能系统:一个堆叠的编码深度学习框架,用于手语识别
Muhammad Islam1, Mohammed Aloraini1, Suliman Aladhadh2
1Department of Electrical Engineering, College of Engineering, Qassim University, Unaizah 56452, Saudi Arabia.
Sensors (Basel, Switzerland)
|November 25, 2023
概括
本研究介绍了一种基于人工智能和物联网的堆叠编码模型,用于改进手语识别. 这种新的方法显著提高了准确性,并降低了计算成本,以提高可访问性.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
- 物联网的物联网,就是物联网.
背景情况:
- 手语识别系统在高假阳性率和计算需求方面扎.
- 现有的深度学习方法需要对实际应用进行进一步的优化.
研究的目的:
- 利用人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 开发一种高效准确的手语识别模型.
- 解决当前手语识别技术中特征提取和分类准确性的局限性.
主要方法:
- 一个堆叠的编码模型,包含一个轻量级的骨干,用于初始特征提取.
- 堆叠的自动编码器被用于高级功能改进.
- 人工智能与物联网的整合,用于可扩展的大数据处理.
主要成果:
- 拟议的模型在准确性,精度,回忆和F1得分方面取得了显著的改进.
- 复杂性分析表明,与现有方法相比,计算成本降低.
- 在ArSL2018基准数据集上,与最先进的方法相比,观察到更好的表现.
结论:
- 人工智能-物联网堆叠编码模型为手语识别挑战提供了强大的解决方案.
- 该方法显示了高性能,现实世界的应用程序的可持续发展的潜力.
- 通过废除研究的验证证实了该模型在所有指标上的有效性.
