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935

菲律宾手语字母识别使用持久同质分类算法.

Cristian B Jetomo1, Mark Lexter D De Lara1

  • 1Institute of Mathematical Sciences, College of Arts and Sciences, University of the Philippines Los Baños, Los Baños, Laguna, Philippines.

PeerJ. Computer science
|March 10, 2025
PubMed
概括

拓数据分析 (TDA) 为菲律宾手语 (FSL) 识别提供了一个有希望的替代方案. 一个受TDA启发的分类器,PHCA,表现出与支持矢量机器 (SVM) 相当的性能,显示出强度和稳定性.

科学领域:

  • 计算机科学 计算机科学
  • 人工智能的人工智能
  • 计算拓学的计算拓学

背景情况:

  • 越来越多的聋人仍然面临沟通挑战,对菲律宾手语 (FSL) 的支持有限.
  • 对于FSL识别的深度网络面临的局限性包括透明度低,可解释性问题以及高数据/计算需求.

研究的目的:

  • 探索拓数据分析 (TDA) 作为菲律宾手语 (FSL) 识别的新方法.
  • 为了评估TDA启发的分类器的性能,持久同质分类算法 (PHCA),与静态FSL字母识别的传统分类器相比.

主要方法:

  • 实施和评估了用于对静态FSL标志进行分类的持久同质分类算法 (PHCA).
  • 对比PHCA的性能与经典分类器,包括支持矢量机 (SVM),使用平衡和不平衡的数据集与超参数调.

主要成果:

  • PHCA的平均准确率为99.45%,与支持矢量机 (SVM) 的99.31%的性能相当.
  • PHCA证明了对数据干扰和噪声的稳定性和稳定性.
  • 在FSL标志与类似手势的分类方面,PHCA表现出挑战,这是FSL识别的一个常见问题.

结论:

  • PHCA为菲律宾手语 (FSL) 认可提供了一个可行的替代方案,在深度网络上提供透明度和可解释性的优势.
关键词:
分类算法分类算法分类算法菲律宾手语是菲律宾的手语.持久的同质性 持久的同质性标志语言识别功能 标志语言识别功能拓学数据分析的分析.

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