scholarly journals Sign Language Recognition using CNN

2021 ◽  
Vol 9 (9) ◽  
pp. 826-830
Author(s):  
Aniket Wattamwar
Keyword(s):  
Neural Networks ◽  
Image Processing ◽  
Image Segmentation ◽  
American Sign Language ◽  
Sign Language ◽  
Digital Image Processing ◽  
Gesture Recognition ◽  
Digital Image ◽  
Research Work ◽  
American Sign

Abstract: This research work presents a prototype system that helps to recognize hand gesture to normal people in order to communicate more effectively with the special people. Aforesaid research work focuses on the problem of gesture recognition in real time that sign language used by the community of deaf people. The problem addressed is based on Digital Image Processing using CNN (Convolutional Neural Networks), Skin Detection and Image Segmentation techniques. This system recognizes gestures of ASL (American Sign Language) including the alphabet and a subset of its words. Keywords: gesture recognition, digital image processing, CNN (Convolutional Neural Networks), image segmentation, ASL (American Sign Language), alphabet

Alphabetical Gesture Recognition of American Sign Language using E-Voice Smart Glove

2020 ◽  
Author(s):  
Muhammad Saad Amin ◽  
Muhammad Talha Amin ◽  
Muhammad Yasir Latif ◽  
Ali Asghar Jathol ◽  
Nisar Ahmed ◽  
...  
Keyword(s):  
American Sign Language ◽  
Sign Language ◽  
Gesture Recognition ◽  
American Sign

A Study on Different Edge Detection Techniques in Digital Image Processing

2017 ◽  
pp. 100-122 ◽  
Author(s):  
Shouvik Chakraborty ◽  
Mousomi Roy ◽  
Sirshendu Hore
Keyword(s):  
Image Processing ◽  
Image Segmentation ◽  
Edge Detection ◽  
Digital Image Processing ◽  
Digital Image ◽  
Basic Feature ◽  
Detection Methods ◽  
Natural Image ◽  
Detection Techniques ◽  
Image Edges

Image segmentation is one of the fundamental problems in image processing. In digital image processing, there are many image segmentation techniques. One of the most important techniques is Edge detection techniques for natural image segmentation. Edge is a one of the basic feature of an image. Edge detection can be used as a fundamental tool for image segmentation. Edge detection methods transform original images into edge images benefits from the changes of grey tones in the image. The image edges include a good number of rich information that is very significant for obtaining the image characteristic by object recognition and analyzing the image. In a gray scale image, the edge is a local feature that, within a neighborhood, separates two regions, in each of which the gray level is more or less uniform with different values on the two sides of the edge. In this paper, the main objective is to study the theory of edge detection for image segmentation using various computing approaches.

scholarly journals Digital image processing applied on static sign language recognition system/Diseño de un Sistema de Reconocimiento de Gestos No Móviles mediante el Procesamiento Digital de Imágenes

Prospectiva ◽  
2018 ◽  
Vol 16 (2) ◽  
pp. 41-48
Author(s):  
Betsy Villa ◽  
Valeria Valencia ◽  
Julie Berrio
Keyword(s):  
Image Processing ◽  
Sign Language ◽  
Digital Image Processing ◽  
Digital Image ◽  
Recognition System ◽  
Language Recognition ◽  
Sign Language Recognition ◽  
Calidad De Vida

El lenguaje de señas es el autóctono, utilizado por las personas sordas para comunicarse. Se compone de movimientos y expresiones realizadas a través de diferentes partes del cuerpo. En Colombia, hay gran ausencia de tecnologías encaminadas al aprendizaje e interpretación de éste; por ende, es un compromiso social, llevar a cabo iniciativas que promuevan la mejora de la calidad de vida de este grupo social del país, el cual está representado por una minoría considerable. En este artículo, se muestra el proceso de diseño e implementación de un sistema de reconocimiento de gestos no móviles mediante el entorno de Matlab y el método SIFT; a través del cual se visualiza la imagen de la letra adquirida, junto con la traducción de la misma en el lenguaje de señas colombiano, aplicando identificación de puntos claves y comparación con imágenes almacenadas en base de datos. La herramienta realiza el reconocimiento de las 20 letras no móviles de este conjunto, implementando una interfaz gráfica en Matlab para una mejor visualización, fácil acceso al sistema y uso por parte del usuario. Se comprueba una mejor respuesta del sistema mediante la utilización de un elemento estandarizado de la imagen, en este caso, un guante quirúrgico, y se propone la mejora de la herramienta aplicando métodos de redes neuronales para que posteriormente pueda ser desarrollada de forma online; generando un mayor impacto para las necesidades actuales de la población colombiana.

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