الوصف
لغة الإشارة الأمريكية (ASL) هي أحد الأشكال الرئيسية للتواصل بين مجتمعات الصم في الولايات المتحدة وكندا. هذا يحفزنا على تطوير مترجم يمكنه التعرف على رموز اليد ويعطينا المعنى المقابل كإخراج.
مجموعة فرعية من ASL هي الأبجدية اليدوية الأمريكية – يشار إليها باسم هجاء الأصابع – والتي تُستخدم لتهجئة 26 حرفًا مختلفًا من اللغة الإنجليزية باستخدام إيماءات يدوية فريدة. يوجد رسم يوضح هذا النظام في الشكل 1. من بين هذه الرموز ، 24 هي أوضاع يد ثابتة – الاستثناءات هي “j” و “z”. من أجل تجنب التعقيد المفرط ، سيقتصر هذا المشروع على الأبجدية المختصرة المكونة من 24 حرفًا باستثناء الحرفين “j” و “z”.
في هذا المشروع ، قمنا بتطوير مترجم في الوقت الحقيقي للإملاء باستخدام ASL Finger باستخدام معالجة الصور والتعلم الآلي الخاضع للإشراف.
بالنسبة للتصنيف ، فقد نظرنا في خوارزمية K- الأقرب للجيران (KNN) البسيطة ولكنها قوية وغير بارامترية والتي تم دمجها في MATLAB. في مرحلة التدريب ، تقوم هذه الخوارزمية فقط بتخزين متجهات الميزات (لكل أو مجموعة من تقنيات استخراج الميزات المذكورة أعلاه) جنبًا إلى جنب مع تسميات الفصل المقابلة لكل مثال تدريب (صورة مجموعة البيانات) التي يتم عرضها عليها.
في مرحلة التصنيف (التنبؤ) ، تقوم بتعيين تسمية الفئة تلك الأكثر شيوعًا بين أقرب جيران K لمتجه ميزة صورة الاختبار. كما تم النظر في طرق أخرى مثل SVM متعدد الطبقات والتحليل التمييزي. على الرغم من أنهم قدموا دقة مماثلة أو في بعض الأحيان أفضل في مجموعة التدريب مقارنةً بـ KNN ، إلا أنهم قدموا أخطاء اختبار أقل بكثير مقارنةً بـ KNN.
Analyzing Domestic Abuse using Natural Language Processing on Social Media Data
المراجعات
لا توجد مراجعات بعد.