The Performance of Thai Sign Language Recognition with 2D Convolutional Neural Network Based on NVIDIA Jetson Nano Developer Kit

Abstract

Thai Sign Language Recognition is a Thai Sign Language learning computer recognition. The system constructs an architecture of T-SLR by TSR- 2DCNN based on NVIDIA Jetson Nano Developer Kit. It is a novelty of automatic translation TSL innovation and reveals the performance of feature extraction and classification to reduce crashed system, overloaded or automatic reboot while complicated processing occurs. The dataset contains 7 gestures in TSL, training images are 7,000 images and validation images are 700 images. The result compares with many techniques as shown that TSR-2DCNN can increase the performance of TSLR in real-time, effectiveness with an accuracy of 0.9914 and loss of 0.03537.

Using Artificial Intelligence for sign language translation: a systematic literature review

“…Debido a la falta de un lenguaje de señas global unificado y organizado, los diferentes lenguajes de señas utilizados para la comunicación de las personas con discapacidades comunicativas dependen de un sistema de traducción para ser comprendidos por las personas naturales. (11,12,13,14) La traducción de lenguaje de señas se refiere al proceso de convertir un lenguaje de señas en un lenguaje natural hablado, permitiendo la comunicación de personas con discapacidades comunicativas con aquellas que no presentan problemas de audición o el habla. (11,15,16) Por otro lado, indica que, aunque existe cierta similitud entre los diferentes lenguajes de señas, también hay diferencias significativas en la gramática, el vocabulario y la cultura que deben ser considerados en el proceso de traducción que, junto a la identificación, el análisis de los gestos, movimientos de las manos y el cuerpo que forman parte de cada lenguaje terminan por complicar la eficiencia de los métodos tradicionales de traducción de SL.…”