Academic Journal
ALGSL89: An Algerian Sign Language Dataset ; ALGSL89: Bir Cezayir İşaret Dili Veri Seti
| العنوان: | ALGSL89: An Algerian Sign Language Dataset ; ALGSL89: Bir Cezayir İşaret Dili Veri Seti |
|---|---|
| المؤلفون: | KHELDOUN, Ahmed, KOUAR, Imene, KOUAR, El Bachir |
| المصدر: | Volume: 7, Issue: 2 128-141 ; 2618-5954 ; Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi ; International Journal of Management Information Systems and Computer Science |
| بيانات النشر: | Adem KORKMAZ |
| سنة النشر: | 2023 |
| المجموعة: | DergiPark Akademik (E-Journals) |
| مصطلحات موضوعية: | Algerian Sign Language, Sign language recognition, handshape recognition, Autoencoder, Deep learning, Cezayir İşaret Dili, İşaret Dili Tanıma, El Şekli Tanıma, Otoenkoder, Derin Öğrenme., Computer Vision and Multimedia Computation (Other), Bilgisayar Görüşü ve Çoklu Ortam Hesaplama (Diğer), Artificial Intelligence (Other), Yapay Zeka (Diğer) |
| الوصف: | Automatic Sign Language Recognition (ASLR) is an area of active current research that aims to facilitate communication between deaf and hearing people. Recognizing sign language, particularly in the context of Algerian Sign Language (ALGSL), presents unique challenges that have yet to be comprehensively explored. So far, to the best of our knowledge, no study has considered the ALGSL Recognition. This is mainly due to the lack of available datasets. To overcome this challenge, we propose the ALGSL89 dataset, a pioneering effort in ALGSL research. The ALGSL89 dataset encompasses 4885 videos, capturing 89 distinct ALGSL signs, recorded by 10 subjects. This dataset serves as a foundational resource for advancing ASLR research specific to the Algerian signing community. In addition, we provide a comprehensive analysis of its characteristics, including statistical insights and detailed information on handshapes, positions, trajectories, and the dynamic aspects of sign movements. These details are crucial for researchers to gain a nuanced understanding of the dataset, ensuring its effective utilization in ASLR studies. In order to test the validity of our dataset, we provide the results obtained by applying a set of deep learning models. Finally, we present SignAtlas, an innovative ALGSL recognition system based on Autoencoder model. ; Otomatik İşaret Dili Tanıma (ASLR), sağır ve işiten insanlar arasında iletişimi kolaylaştırmayı amaçlayan aktif bir araştırma alanıdır. Özellikle Cezayir İşaret Dili (ALGSL) bağlamında işaret dili tanıma, henüz kapsamlı bir şekilde incelenmemiş benzersiz zorluklar sunmaktadır. Bildiğimiz kadarıyla, şimdiye kadar ALGSL Tanıma üzerine bir çalışma yapılmamıştır. Bu durum, büyük ölçüde mevcut veri setlerinin eksikliğinden kaynaklanmaktadır. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, ALGSL araştırmalarında öncü bir çaba olarak ALGSL89 veri setini öneriyoruz. ALGSL89 veri seti, 10 konu tarafından kaydedilen 89 farklı ALGSL işaretini kapsayan 4885 video içermektedir. Bu veri seti, Cezayir işaret dili ... |
| نوع الوثيقة: | article in journal/newspaper |
| وصف الملف: | application/pdf |
| اللغة: | English |
| Relation: | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3317538; https://dergipark.org.tr/tr/pub/uybisbbd/issue/80806/1339892 |
| DOI: | 10.33461/uybisbbd.1339892 |
| الاتاحة: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/uybisbbd/issue/80806/1339892 https://doi.org/10.33461/uybisbbd.1339892 |
| رقم الانضمام: | edsbas.86B92C07 |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| DOI: | 10.33461/uybisbbd.1339892 |
|---|