Dolmetschen der Zeichensprache des arabischen Alphabets

Diese Studie konzentrierte sich auf die Interpretation des arabischen Gebärdenalphabets durch den Einsatz verschiedener DL-Techniken. Sie enthüllte fünf Hauptbeiträge, nämlich: gesammelter ASAI-Datensatz, vorgeschlagenes DASA-Modell, erworbener ASAS-Datensatz, Annäherung an die DRASL-Methode und etablierte pädagogische Anwendung. Als Fallstudie wurde das Alphabet SL aus dem Irak untersucht, da diese Arbeit den taubstummen Menschen in diesem Land helfen kann. Für den ASAI-Datensatz wurde von Grund auf eine große Anzahl von Handgestenbildern gesammelt, insgesamt 1218 Bilder. Bei der Erfassung wurden vier Bewegungen berücksichtigt. Dabei handelt es sich um vertikale Drehungen, horizontale Drehungen, Skalierung und Übersetzungen. Das vorgeschlagene DASA-Modell wurde für den etablierten ASAI-Datensatz bewertet. Im Ergebnis erreichte das DASA-Netzwerk eine hohe Genauigkeit von 96,12 % und eine niedrige EER von 3,88 %. Darüber hinaus wurde ein erfundener Handschuh mit Sensoren vorgestellt, der für die Interpretation von ASAS ausgelegt ist. Der Handschuh wurde so konzipiert, dass er von Menschen getragen werden kann. Dann werden die Fingerbewegungen erkannt und über Arduino mit einem Computer verbunden. Eine neue Methode namens DRASL wurde in Angriff genommen. Dieses Modell konnte eine bemerkenswert hohe Genauigkeit von 100% erreichen.

Autorentext
Ahmed Al-Obaidi erwarb 2007 einen BSc-Abschluss in technischer Medizintechnik. Im Jahr 2006 arbeitete er als Dozent an der Technischen Hochschule von Mosul, Irak. Zurzeit absolviert er einen Masterstudiengang. Seine Forschungsinteressen liegen in den Bereichen Mustererkennung, künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung.