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Erschienen in:

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Video-Based Marathi Sign Language Recognition and Text Conversion Using Convolutional Neural Network

verfasst von : Ashwini M. Deshpande, Snehal R. Kalbhor

Erschienen in: Emerging Trends in Electrical, Communications, and Information Technologies

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

The communication between the deaf people and the hearing community is the challenging task. To overcome this barrier automatic sign language recognition plays an important role. It helps to remove the communication barrier between them. A Convolutional Neural Network (CNN) based approach for Marathi sign language is presented in this paper to help understand and interpret the hand gestures made for Marathi alphabets. This system using CNN is an automated process of constructing the handcrafted feature from gesture images. The system is able to recognize 25 Marathi sign language (MSL) alphabets with a testing accuracy of 99.28%.

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Titel: Video-Based Marathi Sign Language Recognition and Text Conversion Using Convolutional Neural Network
verfasst von: Ashwini M. Deshpande
Snehal R. Kalbhor
Verlag: Springer Singapore
Buch: Emerging Trends in Electrical, Communications, and Information Technologies
Print ISBN: 978-981-13-8941-2

Electronic ISBN: 978-981-13-8942-9

Copyright-Jahr: 2020
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-13-8942-9_65

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