الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: كبت الضوضاء الخلفية
-
التعرف على إشارات لغة الإشارة الأمريكية بكفاءة ودقة باستخدام نموذج محول هجين Recognizing American Sign Language gestures efficiently and accurately using a hybrid transformer model
2026 | المؤلف: Mohammed Aly وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التفاعل بين الإنسان والحاسوب (Human-Computer Interaction)تقدم البحث نموذج هجين من المحولات والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) مصمم لتعزيز التعرف على الإيماءات، خاصة للتطبيقات في تفسير لغة الإشارة والتفاعل بين الإنسان والحاسوب. تواجه الطرق الحالية تحديات مثل المتطلبات الحسابية العالية، والصعوبات في التقاط العلاقات بعيدة المدى، والحساسية للضوضاء الخلفية. يستفيد النموذج المقترح من طبقات CNN لاستخراج ميزات محلية مفصلة من إيماءات اليد،…