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World File Search System手语
手语识别方法：综述
摘要：聋哑人士的翻译一直是人们面临的一个问题，因为他们主要依靠手语进行交流。尽管多个国家为聋哑人士提供了资源，例如新西兰就有一名手语翻译和新闻传播者，但聋哑人士社区的积极参与仍处于初级阶段。绑架、欺骗、火灾等令人不安的情况或任何其他普遍痛苦的情况可能会进一步加剧这种沟通障碍，因为哑巴尽了最大努力进行交流，但大多数人仍然不了解他们的语言。因此，弥合这两个世界之间的差距是至关重要的。本文旨在让读者简要了解手语交流的工作原理，并提出在该领域进行的研究，解释如何捕捉和识别手语，并尝试提出系统化的解决方案。关键词：希尔伯特曲线、支持向量机、随机森林、人工神经网络、前馈反向传播、霍夫变换、卷积神经网络、堆叠去离子解码器、多层感知器神经网络、自适应神经网络。
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。
年轻童年的手语和手势
摘要摘要本文献和研究评论的目的是更好地了解手语的使用以及对儿童在幼儿时期儿童的重要性。孩子，即使是最早的年龄，也开始了与人及其周围环境有效沟通的过程。交流的开头形式起源于身体运动的形式，也称为手势。手语自16世纪以来一直存在于记录的历史中，其第一批书面记录始于17世纪。手语最广泛地与有听力或语音障碍的个人以及与有听力问题的人进行沟通的人。与幼儿一起工作时，可以使用美国手语（ASL），或者适应ASL有时称为婴儿标志。有人猜测ASL或婴儿标志如何为与幼儿沟通提供更多的联系和渠道。有些人认为，以ASL或婴儿标志形式的手语合并会导致幼儿在发展其言语技能和词汇方面受到抑制。本文献综述试图回答有关在幼儿幼儿时使用手势和手语的五个问题，以及将手语纳入年轻的幼儿环境中是否是对这种环境中儿童的好处或障碍。
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。
印度手语检测系统使用...
在一个言语交流通常需要优先考虑的世界中，存在一个充满活力但经常被忽视的社区，它依赖于手势作为其主要表达方式。这个社区涵盖了聋哑人，听力难以及无法发声的人。对他们来说，手语超越了沟通；这是一条生命线，他们传达了最深切的思想，情感和欲望。在印度的各种语言景观中，印度手语（ISL）成为了人类表达的深刻证明。它封装了文化多样性的丰富性，并成为包容性的凄美象征。想象一个世界，即流利的印度手语（ISL）的人无缝地与不熟悉其复杂性的人无缝联系。该愿景推动了“印度手语言检测系统”项目的前进。我们的主要目标很明确：通过弥合手语用户和非签名者之间的沟通鸿沟来增强聋人和难以听见社区的个人权力。该项目代表了技术和社会包容性的融合，这是基于早期的研究和技术大步重新定义交流界限的基础。从过去的努力中汲取灵感，我们的旅程着重于制定以用户为中心的界面，该界面满足了各种沟通需求。利用高级机器学习和计算机视觉技术，我们努力开发一种能够实时检测ISL字母和数字的系统，而无需手动翻译。
使用机器的手语翻译器...
抽象的手语是聋人和静音者的唯一交流手段。，但是许多普通人不知道手语。因此，用手语说话的人很难与那些不说手语交流的人进行交流。本文扩展了先前提出的卷积神经网络（CNN）模型，用于使用基于MobileNETV2的转移学习模型来预测手语。所提出的系统旨在通过将手语的手势转化为文本或语音来为听力受损的用户提供有效的沟通。TensorFlow K-NN图像分类器用于训练训练集的模型。分类器涉及k-neart的邻居分类器。类的数量取决于数据集中唯一标志的数量，每个类都与一个符号关联。Mobilenet模型已在大型图像数据集上进行了预训练，并在ASL手符号图像上进行了微调以学习判别特征。从Mobilenet模型中提取功能后，使用KNN分类器进行手语识别。knn是一种简单而有效的算法，它基于特征空间中其K-Neart最邻居的多数类别为输入样本分配标签。在这种情况下，邻居对应于先前看到的手语手势。拟议的手语翻译系统具有许多实际应用，例如在日常互动期间有听力或语音障碍的人。关键字： - 手语翻译器，K -NN图像分类器，CNN，Mobilenet，TensorFlow，Tokbox。此外，它可以集成到教育平台中，以支持手语学习者并提供包容性的语言教育机会。
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
手语处理中的大脑不对称
1英语，大写“聋哑人”有时被用来指定为语言和文化少数群体的成员，而小写的“聋人”随后被视为指人们的听力学地位。遵循Caselli等。（2017），我们在这里使用小写“聋”，因为我们与来自世界各地实验室的各种参与者讨论研究，他们在是否以及如何与各自社区认同方面有所不同。
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。