Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Fuzzy Intelligent System for Supporting Preeclampsia Diagnosis from the Patient Biosignals Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Sign Language Recognition Model Combining Non-manual Markers and Handshapes

verfasst von : Luis Quesada, Gabriela Marín, Luis A. Guerrero

Erschienen in: Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

People with disabilities have fewer opportunities. Technological developments should be used to help these people to have more opportunities. In this paper we present partial results of a research project which aims to help people with disabilities, specifically deaf and hard of hearing. We present a sign language recognition model. The model takes advantage of the natural user interfaces (NUI) and a classification algorithm (support vector machines). Moreover, we combine handshapes (signs) and non-manual markers (associated to emotions and face gestures) in the recognition process to enhance the sign language expressivity recognition. Additionally, non-manual markers representation is proposed. A model evaluation is also reported.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Easing Students’ Participation in Class with Hand Gesture Interfaces
Nächstes Kapitel Automatic Generation of User Interaction Models
Literatur
1.
Lewis, P., Simons, G., Fennig, C.: Ethnologue: Languages of the World. SIL International (2009)
2.
Oviedo, A.: Descripción General Básica de la LESCO (2012)
3.
Woodward, J.: Sign language varieties in Costa Rica. Sign Lang. Stud. 73(1), 329–345 (1991)CrossRef
4.
Caridakis, G., Asteriadis, S., Karpouzis, K.: Non-manual cues in automatic sign language recognition. Pers. Ubiquit. Comput. 18(1), 37–46 (2014)CrossRef
5.
Zafrulla, Z., Brashear, H., Starner, T., Hamilton, H., Presti, P.: American sign language recognition with the kinect. In: Proceedings of the 13th International Conference Multimodal Interfaces, pp. 279–286 (2011)
6.
Agarwal, A., Thakur, M.K.: Sign language recognition using Microsoft Kinect. In: Sixth International Conference on Contemporary Computing, pp. 181–185 (2013)
7.
Huang, J., Zhou, W., Li, W., Li, H.: Sign language recognition using real-sense. In: EEE China Summit and International Conference on Signal and Information Processing (ChinaSIP), pp. 166–170 (2015)
8.
Liu, J., Liu, B., Zhang, S., Yang, F., Yang, P., Metaxas, D.N., Neidle, C.: Non-manual grammatical marker recognition based on multi-scale, spatio-temporal analysis of head pose and facial expressions. Image Vis. Comput. 32(10), 671–681 (2014)CrossRef
9.
Yang, H.D., Lee, S.W.: Robust sign language recognition by combining manual and non-manual features based on conditional random field and support vector machine. Pattern Recognit. Lett. 34(16), 2051–2056 (2013)MathSciNetCrossRef
10.
Nguyen, T.D., Ranganath, S.: Facial expressions in American sign language: tracking and recognition. Pattern Recognit. 45(5), 1877–1891 (2012)CrossRefMATH
11.
Quesada, L., López, G., Guerrero, L.A.: Sign language recognition using leap motion. In: García-Chamizo, J.M., et al. (eds.) UCAml 2015. LNCS, vol. 9454, pp. 277–288. Springer, Heidelberg (2015)
12.
Cortes, C., Vapnik, V.: Support-vector networks. Mach. Learn. 20, 273–297 (1995)MATH
13.
Antonakos, E., Roussos, A., Zafeiriou, S.: A survey on mouth modeling and analysis for Sign Language recognition. In: International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 1–7 (2015)
Metadaten
Titel
Sign Language Recognition Model Combining Non-manual Markers and Handshapes
verfasst von
Luis Quesada
Gabriela Marín
Luis A. Guerrero
Copyright-Jahr
2016
Buch
Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-48745-8

Electronic ISBN: 978-3-319-48746-5

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-48746-5_41