Использование нейронных сетей для обучения динамическому языку жестов
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.14498592Аннотация
В статье исследуется использование нейронных сетей для распознавания и обучения динамическому
языку жестов с целью повышения доступности и эффективности инклюзивного образования для слабослышащих
и глухих студентов. Рассматриваются преимущества гибридных моделей (CNN + LSTM), которые позволяют
эффективно распознавать жесты, а также адаптироваться к индивидуальным особенностям пользователей.
Обсуждаются проблемы и вызовы, такие как нехватка качественных данных, необходимость учета контекста и
вариативности жестов.
Ключевые слова
нейронные сети, язык жестов, инклюзивное образование, искусственный интеллект, адаптивное обучение, распознавание жестов, CNN, LSTM, мультимодальные системы, технологии ИИ.
Опубликован
2024-11-30
Выпуск
Раздел
Статьи
Лицензия
Copyright (c) 2024 MAKTABGACHA VA MAKTAB TA’LIMI JURNALI
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Как цитировать
Использование нейронных сетей для обучения динамическому языку жестов. (2024). «Maktabgacha Va Maktab ta’limi» Jurnali, 2(7). https://doi.org/10.5281/zenodo.14498592
Цитирование
