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2024 年拉纳克郡共享英国手语计划......
拉纳克郡位于苏格兰中部，是苏格兰人口第二多的地区，工作年龄人口为 425,000 人（总人口为 652,300 人），面积超过 896 平方英里。该郡分布在各种城市、农村和偏远定居点中，包括马瑟韦尔、汉密尔顿、艾尔德里、拉瑟格伦、新城东基尔布赖德和集镇拉纳克等城镇，以及较小的城镇、村庄和农业区。
使用机器的实时手语翻译器...
413304通讯电子邮件：pradnyaanilrepal28@gmail.com，nikitapore305@gmail.com，akankshapasale@gmail.com，rutujathengal401@gmail.com，swatiambule9518@gmail.com摘要：在当今的Interconconnectent Evernalconnectent，fordemental fundamentals fundamentals fundamentals fundainsental。对于聋人和静音社区，与那些不了解手语的人进行交流是具有挑战性的。为了弥合这一差距，我们提出了一个Web应用程序，将手语翻译成口语或书面语言，反之亦然。用户用相机捕获手势，而我们的系统（由Tensorflow和Advanced Image处理供电）将其转换为连贯的文本。支持各种符号语言和口语，它可以实现实时的双向通信。这种创新的解决方案通过赋予聋人与静音社区与普通人群之间有意义的互动，通过实时沟通和教育计划来促进理解和融合来促进包容性。关键字：包容性交流，AI驱动，手语翻译，Web应用程序，聋哑和静音社区。
Wika：提取的基于视觉的手语识别
多年来，使用手势识别手势翻译来解决听力多数与聋人之间的沟通差距取得了重大突破。虽然基于接触的方法使用可穿戴设备，但由于其提供的便利性，因此优选基于视觉的解决方案，并且由于它避免了对复杂齿轮的需求。本研究介绍了Wika的开发，Wika是一种开源软件，旨在跟踪手的关节并将其解释为相应的手语对应物。DeepLabcut是一种无标记的姿势估计软件，通过训练顺序卷积神经网络来开发手工接头跟踪模型，利用提取的手术字母（A-Z）和数字（A-Z）和数字（1-9）基于关节的定位。开发的手接跟踪模型显示出4.92％的训练误差和5.74％的测试误差，p切断为60％。另一方面，开发的手语识别达到了96.44％的预测准确性，仅为0.0356％的流行阶层。该模型可以进一步集成到手机中，以进行签名和非签名人群之间的无缝对话。关键字：菲律宾手语，手动跟踪，骨骼数据，姿势估计，卷积神经网络菲律宾语言语言（FSL），菲律宾的聋人使用，将其起源追溯到美国手语（ASL）[1]。在菲律宾，聋人，静音或听力障碍的人数总数约占人口的1.23％。FSL通过弥合聋人和菲律宾和世界其他地方的听力多数来证明其效用[2]。大多数听证会菲律宾人不了解FSL，并且掌握它通常需要正式的教学[3]在聋人人群和听力多数之间产生语言障碍和明显的沟通差距[4]。这一差距妨碍了有意义的互动，限制了教育机会，并为影响聋人社区的福祉和进步的排斥循环提供了。听力菲律宾人不了解FSL的普遍性不仅在表达方面形成了差距，而且导致了非听证人群的文化差异和社会隔离。促进聋人社区的社会包容性和平等机会，为研究人员提供了急需的动力，以探索
UHI英国手语计划2024-2030
我们在回应苏格兰政府对BSL国家计划2023-29的咨询时提到了这些问题。我们希望国家计划将改善苏格兰BSL支撑的基础设施，以确保教育提供者，尤其是农村和较少集中社区的教育提供者，并得到了更好的资源和支持，以有系统地促进BSL，并为BSL提供了在更高和高等教育的BSL用户的同等经验。
调查运动历史图像和卷积神经网络，以供孤立的爱尔兰手语手指识别
摘要手语的全球能力有限，是通过重要和必要的计算处理来改善聋人和听力障碍社区的沟通。为了解决这个问题，我们的研究利用了爱尔兰手语形状（ISL-HS）数据集和最先进的深度学习体系结构来识别爱尔兰手语字母。我们通过使用运动历史图像（MHIS）来监视手语动作，简化特征提取方法，并为有效利用卷积神经网络（CNN）铺平道路。在这项研究中研究了许多强大的CNN体系结构在MHI中捕获的复杂运动模式中的有效性。该过程包括从ISL数据集生成MHI，然后使用这些图像训练多个CNN神经网络模型，并评估其识别爱尔兰手语字母的能力。结果证明了使用高级CNN调查MHI以增强手语识别的可能性，并以值得注意的精度百分比。通过为爱尔兰手语的语言处理工具和技术的开发做出贡献，这项研究有可能解决爱尔兰聋哑和听力障碍社区缺乏技术交流的可访问性和包容性。
带有重新构造的预处理MediaPipe关键点和孤立的手语识别的锚点
抽象孤立的手语识别（ISLR）的目的是将标志分类为相应的光泽，但由于快速运动和小动手变化，它仍然具有挑战性。基于姿势的方法，由于其对环境的鲁棒性而引起了人们的注意，这对于这种挑战性的运动和变化至关重要，这是由于难以从嘈杂的关键点捕获小的关节运动。在这项工作中，我们强调了预处理关键以减轻此类错误风险的重要性。我们使用锚点采用归一化来准确跟踪骨骼接头的相对运动，重点是手动运动。此外，我们实施双线性插值来重建关键点，特别是为了检索未检测到的手的缺失信息。这项工作中提出的预处理方法表明，通过在WLASL数据集上的数据增强，准确性提高了6.05％，并且在基于姿势的方法中最高的数据增加了准确性83.26％。所提出的方法显示出在手部形状重要性的迹象的情况下，尤其是当某些框架没有被发现的手时。
使用深度学习的手语言检测-IJRPR
手语是对那些聋哑人或难以听见的人的必要手段，使他们能够传达自己的想法，感受和思想。深度学习技术的最新进展彻底改变了计算机视觉和模式识别的领域，使开发用于实时手符号检测和解释的系统可行。普通人群和使用手语的人可能能够由于这项技术而更有效地进行沟通。由于其潜力增强了可访问性，沟通和包容性，基于手语言检测的深度学习吸引了很多关注。我们研究了手语探测的迷人领域中使用的许多深度学习技术和方法。我们将讨论这项技术的重要性，以及它的用途，缺点，并提供机会来增强听力的生活。我们还将重点介绍当前的发展，最佳实践和即将到来的研究领域。手语言检测区域强调了对交流的手动手势的识别和解释，正在彻底改变计算机视觉和机器学习。为了提高聋人和听力难的可访问性，必须能够将手语解释为书面或口语。通过利用深度学习模型和计算机视觉技术，手语言识别系统能够识别和理解与不同消息相关的某些手标志，运动和位置。在实际应用中，实时处理以有效地进行交流，您需要拥有某些才能。这项技术具有多种用途，例如增强通信可访问性，支持手语指令和促进计算机的连接。提供广泛的注释数据集，管理签名样式的差异以及保证文化和语言适当性是一些困难。对手语识别的进一步研究有可能在沟通可及性，教育和辅助技术方面取得重大改进，所有这些都可能导致各种社区之间更加友好的相遇。
人工智能手语翻译工具试用会
3.与聋哑运动员的特别对话会 2023年聋哑足球世界锦标赛亚军成员冈田拓哉（埼玉县聋哑足球俱乐部、越谷FC）、中井健人（TDFC、LesPros Tokyo）、经理植松隼人 ★秘密嘉宾登场！ ！
人工智能用于手语翻译
尽管我们的数字化社会能够促进社会包容和融合，但仍有许多社区遭受不平等的困扰。聋人也是如此。欧盟约有 75 万聋人和美国超过 400 万聋人每天都面临着沟通和参与方面的挑战。这不仅发生在休闲活动中，更重要的是，在紧急情况下也是如此。为了提供平等的环境并让有听力障碍的人能够用他们的母语交流，本文介绍了一种基于人工智能的手语翻译器。我们采用了一个变压器神经网络，能够分析来自人的手势和面部的 500 多个数据点，将手语翻译成文本。我们设计了一个机器学习管道，使翻译器能够发展、构建新的数据集并训练手语识别模型。作为概念验证，我们实例化了一个包含 200 多个短语的紧急呼叫手语翻译器。总体目标是支持听力障碍人士，使他们能够参与经济、社会、政治和文化生活。
英国手语国家计划 2023-2029
为了实现我们的宏伟目标，即确保苏格兰成为 BSL 用户* 生活、工作、游览和学习的最佳场所，我们必须对人们在生活中面临的障碍保持现实态度。自第一份 BSL 国家计划 2017-2023 发布以来，我们在工作中根据与 BSL 社区及其代表组织的讨论确定了进一步的优先事项。为了有效解决障碍，我们必须将这些障碍与政府不同领域正在进行的工作结合起来考虑，并共同努力加强我们希望为 BSL 社区提供的成果。