Oʻzbek ishora tili harflarini tanib olish algoritmi

Авторы

  • Elmurod Urinov UMFT
  • Umarov Muhriddin

Ключевые слова:

imo-ishora tili, sun’iy neyron tarmoqlar, YOLO, daktil alifbo, tasvirlar toʻplami, baholash mezonlari, obyektlarni aniqlash

Аннотация

Ushbu maqolada oʻzbek imo-ishora tilining daktil alifbosi harflarini tanib olish algoritmi yoritilgan boʻlib, qoʻyilgan masalani yechish uchun chuqur oʻqitishga asoslangan YOLO arxitekturasining beshinchi versiyasidan foydalanilgan. Modelni oʻqitish uchun oʻzbek imo-ishora tilining daktil alifbosi harflarini ifodalovchi tasvirlardan tashkil topgan tasvirlar toʻplami hosil qilingan. Ishlab chiqilgan model samaradorligini baholash uchun precision, recall, average precision kabi mezonlardan foydalanilgan.

Библиографические ссылки

Hossain, Mir & Govindaiah, Arun & Sultana, Sadia & Bhuiyan, Alauddin. (2018). Bengali Sign Language Recognition Using Deep Convolutional Neural Network. 369-373. 10.1109/ICIEV.2018.8640962.

https://www.gazeta.uz/oz/2020/09/24/sign-language/

Nehal F. Attia, Mohamed T. Faheem Said Ahmed, Mahmoud A.M. Alshewimy. Efficient deep learning models based on tension techniques for sign language recognition, Intelligent Systems with Applications. Volume 20. 2023: 200284, ISSN 2667-3053, https://doi.org/10.1016/j.iswa.2023.200284.

Pathan RK, Biswas M, Yasmin S, Khandaker MU, Salman M, Youssef AAF. Sign language recognition using the fusion of image and hand landmarks through multi-headed convolutional neural network. Sci Rep. 2023 Oct 9;13(1):16975. doi: 10.1038/s41598-023-43852-x. PMID: 37813932; PMCID: PMC10562485.

Zhang, E., Zhang, Y. (2009). Average Precision. In: LIU, L., ÖZSU, M.T. (eds) Encyclopedia of Database Systems. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/978-0-387-39940-9_482

Дополнительные файлы

Опубликован

2024-03-25

Как цитировать

Urinov, E., & Muhriddin, U. (2024). Oʻzbek ishora tili harflarini tanib olish algoritmi. Потомки Аль-Фаргани, 1(1), 29–33. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/252