Prototype App Mobile for Real Time American Sign Language Recognition Based on Deep Learning

Author:

Ramirez Sergio A.,L. Ramírez María del Pilar,Tito Euler,Apaza Honorio

Publisher

Springer Nature Switzerland

Reference8 articles.

1. WHO: La OMS advierte que, según las previsiones, una de cada cuatro personas presentará problemas auditivos en 2050, 2021. https://www.who.int/es/news/item/02-03-2021-who-1-in-4-people-projected-to-have-hearing-problems-by-2050

2. Razieh Rastgoo, Kourosh Kiani, Sergio Escalera, Sign Language Recognition: A Deep Survey, Expert Systems with Applications, Volume 164, 2021, 113794, ISSN 0957-4174, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113794, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741742030614X

3. Gattupalli, S., Ghaderi, A., y Vassilis Athitsos.: Evaluación de la estimación de pose basada en aprendizaje profundo para el reconocimiento de lenguaje de señas. En Actas de la 9. Conferencia Internacional ACM sobre Tecnologías Pervasivas Relacionadas con Entornos de Asistencia (PETRA ’16). Association for Computing Machinery, Nueva York, NY, EE. UU. Artículo 12, 1–7 (2016). https://doi.org/10.1145/2910674.2910716

4. Lamptey K. Odartey, Yonfeng Huang, Effah E. Asantewaa y Promise R. Agbedanu. 2019. Reconocimiento del lenguaje de señas de Ghana mediante el aprendizaje profundo. En Actas de la Conferencia Internacional sobre Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial de 2019 (PRAI ’19). Association for Computing Machinery, Nueva York, NY, EE. UU., 81-86. https://doi.org/10.1145/3357777.3357784

5. Montefalcon, M.D., Padilla, J.R., y Ramón Llabanes Rodríguez. 2021. Reconocimiento del lenguaje de señas filipino mediante aprendizaje profundo. En 2021 5 Conferencia Internacional sobre E-Sociedad, E-Educación y E-Tecnología (ICSET,: Association for Computing Machinery, Nueva York, NY. EE. UU. 219–225,(2021). https://doi.org/10.1145/3485768.3485783

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