使用ResNet50深度神经网络架构的手语识别-研究论文
沟通是聋哑社区和社会其他成员之间的障碍。 手语用于在这些不会说话和听不懂的人之间进行交流。 在过去的几年中，手语识别的自动化已引起研究人员的关注。 已经开发了许多复杂且昂贵的硬件系统来辅助该目的。 但是，我们建议使用深度学习方法进行自动手语识别。 我们设计了一种基于ResNet50的新型2级深度神经网络体系结构来对拼写单词进行分类。 使用的数据集是标准的[1]的美国手语手势数据集。 首先使用各种扩充技术来扩充数据集。 在基于2级ResNet50的方法中，1级模型将输入图像分类为4组之一。 在将图像分类为一组图像之后，将其提供为相应的第二级模型的输入，以用于预测图像的实际类别。 我们的方法在12,048张测试图像上产生了99.03％的精度。
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