Fortschritte in der Gebärdenspracherkennungstechnologie

Gebärdensprache ist eine wichtige Möglichkeit für diejenigen, die taub oder schwerhörig sind, um zu kommunizieren. Es gibt jedoch Herausforderungen, wenn es darum geht, Technologie zur Echtzeitübersetzung von Gebärdensprache zu nutzen. In diesem Papier wird diskutiert, wie wir die Erkennung von Gebärdensprache mit MediaPipe und Convolutional Neural Networks (CNN) verbessern können. Das Ziel ist, ein System zu schaffen, das Handgesten genau und schnell erkennen kann.

#Bedeutung der Gebärdensprache

Für viele ist Gebärdensprache das primäre Kommunikationsmittel. Sie ermöglicht es Menschen, Gedanken und Gefühle ohne gesprochene Worte auszudrücken. Historisch gab es einen Mangel an Werkzeugen, die helfen, Gebärdensprache in gesprochene oder geschriebene Worte zu übersetzen, was die Kommunikation für diejenigen, die nicht hören können, schwierig machte. Diese Lücke hat es für Menschen in Pflegeeinrichtungen oder ähnlichen Situationen herausfordernd gemacht, auf Kommunikationsressourcen zuzugreifen.

Hörverlust kann aus verschiedenen Gründen auftreten, einschliesslich Alter, Genetik, Lärm und bestimmten Gesundheitsproblemen. Einige Leute haben möglicherweise einen milden bis tiefen Hörverlust, was ihre Kommunikationsfähigkeit beeinträchtigen kann. Tatsächlich leiden weltweit viele Menschen unter Hörbeeinträchtigungen, was die Notwendigkeit effektiver Kommunikationsmittel für die Gehörlosengemeinschaft unterstreicht.

Ein weiteres verwandtes Problem ist Mutismus, bei dem eine Person Schwierigkeiten hat, zu sprechen. Wie der Hörverlust kann auch diese Bedingung aus verschiedenen Faktoren resultieren, einschliesslich psychologischer oder physischer Herausforderungen. Viele Menschen mit diesen Beeinträchtigungen stehen vor Barrieren, und Kommunikationsgeräte können helfen, die Lücke zu überbrücken.

#Aktuelle Methoden zur Erkennung von Gebärdensprache

Es gibt verschiedene Ansätze zur Erkennung von Gebärdensprache. Einige Methoden verwenden Kameras, um Handbewegungen zu erfassen (bildbasierte Methoden), während andere spezialisierte Geräte wie Handschuhe oder Sensoren verwenden (sensorgestützte Methoden). Bildbasierte Techniken können kostengünstig sein, erfordern aber möglicherweise komplexe Setups. Auf der anderen Seite können sensorgestützte Methoden präziser sein, aber die Ausrüstung kann teuer und nicht weit verbreitet sein.

Unsere Forschung konzentriert sich auf die Verwendung des Datensatzes der American Sign Language (ASL), um die Erkennungsgenauigkeit durch bildbasierte Algorithmen zu verbessern. Der verwendete ASL-Datensatz enthält über 87.000 Bilder, was es uns ermöglicht, unser Modell effektiv zu trainieren.

#MediaPipe und Convolutional Neural Networks

MediaPipe ist ein Framework, das hilft, Hände in Echtzeit zu verfolgen. Es identifiziert wichtige Punkte in den Händen, die dann zur Analyse von Gesten verwendet werden können. Durch die Kombination von MediaPipe mit CNN erreichen wir eine bessere Erkennung von Gebärdensprache-Gesten.

CNN ist eine Art von KI-Modell, das Bilder verarbeitet, um Muster zu finden. In diesem Papier haben wir CNN verwendet, um Handgesten von Bildern zu analysieren, die mit MediaPipe erfasst wurden. Genauer gesagt haben wir 21 wichtige Punkte an der Hand identifiziert - diese Punkte helfen unserem Modell, verschiedene ASL-Gesten zu erkennen.

#Wie unser System funktioniert

Die Struktur unseres Systems zur Erkennung von Gebärdensprache umfasst mehrere Schritte:

1. Datensammlung: Wir haben Daten aus dem ASL-Datensatz gesammelt, der Bilder repräsentiert, die ASL-Buchstaben und -Symbole zeigen. Der Datensatz wurde in verschiedene Klassen aufgeteilt, darunter 26 Buchstaben und zusätzliche Symbole wie Leerzeichen und Löschen.

2. Handmarkierungsdetektion: Wir haben MediaPipe eingesetzt, um zu erkennen, wo sich die Hände in den Bildern befinden. Dies hilft, den Bereich von Interesse zu isolieren und ermöglicht eine bessere Gestenerkennung.

3. Merkmalextraktion: Nachdem wir die wichtigen Punkte identifiziert hatten, extrahierten wir Merkmale aus den Bildern. Dieser Prozess wandelt die Rohdaten in ein Format um, das für die Verarbeitung durch CNN geeignet ist.

4. Datenaugmentierung: Um Überanpassung zu vermeiden und die Robustheit unseres Modells zu verbessern, haben wir Techniken zur Datenaugmentierung verwendet. Dies beinhaltet kleine Änderungen an den Trainingsbildern, wie Drehen oder Zoomen, um einen vielfältigeren Datensatz zu schaffen.

5. Training des CNN-Modells: Der nächste Schritt war das Training des CNN-Modells mit den vorbereiteten Daten. Dieses Modell lernt, die Muster zu erkennen, die mit jeder Geste verbunden sind.

6. Modellbewertung: Nach dem Training haben wir die Leistung des Modells bewertet, um sicherzustellen, dass es ASL-Gesten genau erkennt.

#Ergebnisse

Unser Modell erreichte eine hohe Genauigkeit von 99,12% im ASL-Datensatz. Das ist eine signifikante Verbesserung im Vergleich zu früheren Methoden, die bei bestimmten Gesten Schwierigkeiten hatten oder niedrigere Genauigkeitsraten aufwiesen.

Wir haben den Datensatz in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze aufgeteilt. Der Trainingssatz ermöglichte es dem Modell, zu lernen, während der Validierungssatz sicherstellte, dass es nicht überanpasst und gut auf neue Daten verallgemeinern konnte. Der Testsatz, der reale Bilder enthielt, half uns, die Leistung des Modells effektiv zu messen.

#Herausforderungen

Trotz unseres Erfolgs gab es Herausforderungen, mit denen wir bei der Entwicklung dieses Systems konfrontiert waren. Faktoren wie die Form der Hände, natürliche Bewegungen und Lichtverhältnisse können die Erkennungsfähigkeit des Modells beeinträchtigen. Daher sind weitere Forschung und Entwicklung notwendig, um ein robusteres Modell zu schaffen, das diese Variationen effektiv handhaben kann.

#Fazit

Unsere Studie zeigt das Potenzial auf, MediaPipe mit Convolutional Neural Networks zur Erkennung von Gebärdensprache zu kombinieren. Die Genauigkeit, die unser System erreicht hat, zeigt vielversprechende Möglichkeiten für zukünftige Anwendungen in der Kommunikationstechnologie, insbesondere für Menschen, die taub oder schwerhörig sind.

Wir glauben, dass unser Modell mit weiteren Fortschritten ein wichtiges Werkzeug für Bildungseinrichtungen und die alltägliche Kommunikation werden kann, das Barrieren für viele Menschen abbaut. Zukünftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, die Fähigkeiten des Modells zu verbessern und seine Verwendung auf andere Gebärdensprachen auszudehnen.

Das System, das wir entwickelt haben, kann die Grundlage für laufende Forschung zur Übersetzung von Gebärdensprache sein, und wir sind optimistisch, welchen Einfluss es auf Kommunikationshilfsmittel und soziale Integration haben kann.