Xây dựng cầu nối giao tiếp với máy học trong nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu cho tiếng Việt
58 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.98.2024.139-145Từ khóa:
Ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam; Nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu; Mô hình học sâu; KNN.Tóm tắt
Ngôn ngữ ký hiệu tiếng Việt (VSL) đóng vai trò là ngôn ngữ chính cho những người khiếm thính và khó nghe ở Việt Nam. Bài báo này khám phá quá trình nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu cho VSL, nhấn mạnh vai trò của máy học trong việc thu hẹp rào cản giao tiếp. Chúng tôi đi sâu vào những điều cơ bản của VSL, trình bày chi tiết sự tương ứng một-một giữa các ký hiệu bằng tay và các chữ cái trong bảng chữ cái tiếng Việt và giải quyết sự hình thành các từ thông qua các ký hiệu bằng tay tuần tự và vị trí dấu phụ. Hơn nữa, bài báo nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tạm dừng giữa các từ và việc sử dụng các thuật toán máy học để nhận dạng ký hiệu tự động. Cuối cùng, chúng tôi kết luận bằng cách thảo luận về các ứng dụng tiềm năng và hướng đi trong tương lai của công nghệ nhận dạng VSL tại Việt Nam.
Tài liệu tham khảo
[1]. A. Ghotkar, “Study of Vision Based Hand Gesture Recognition Using,” vol. 7, no. 1, pp.96–115, (2014).
[2]. M. A. Almasre and H. Al-Nuaim, “A comparison of Arabic sign language dynamic gesture recognition models,” Heliyon, vol. 6, no. 3, p. e03554, (2020), doi: 10.1016/j.heliyon.2020.e03554.
[3]. V. Bheda and D. Radpour, “Using Deep Convolutional Networks for Gesture Recognition in American Sign Language”, (2017), [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1710.06836.
[4]. B. Bagby, D. Gray, R. Hughes, Z. Langford, and R. Stonner, “Simplifying Sign Language Detection for Smart Home Devices using Google MediaPipe,” (2021), [Online]. Available: https://bradenbagby.com/Portfolio/Resources/PDFs/ResearchPaper.pdf
[5]. J. Shin, A. Matsuoka, M. A. M. Hasan, and A. Y. Srizon, “American sign language alphabet recognition by extracting feature from hand pose estimation,” Sensors, vol. 21, no. 17, pp. 1–19, (2021), doi: 10.3390/s21175856.
[6]. K. Gomase, A. Dhanawade, P. Gurav, and S. Lokare, “Sign Language Recognition using Mediapipe,” Int. Res. J. Eng. Technol., vol. 9, no. 1, pp. 744–746, (2022), [Online]. Available: https://www.irjet.net/archives/V9/i1/IRJET-V9I1133.pdf.
[7]. Duc-Hoang Vo, Huu-Hung Huynh, Thanh-Nghia Nguyen, and Jean Meunier. "Automatic hand gesture segmentation for recognition of Vietnamese sign language." In Proceedings of the Seventh Symposium on Information and Communication Technology, pp. 368-373. ACM, (2016).
[8]. Duc-Hoang Vo, Huu-Hung Huynh, Phuoc-Mien Doan and Jean Meunier, “Dynamic Gesture Classification for Vietnamese Sign Language Recognition”, International Journal of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA), 8.3, pp. 415-420, (2017).
[9]. Anh H. Vo, Van-Huy. Pham, and Bao T. Nguyen “Deep Learning for Vietnamese Sign Language Recognition in Video Sequence”, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol. 9, No. 4, (2019).
