Progressi nella tecnologia di riconoscimento della lingua dei segni

Il linguaggio dei segni è un modo importante per le persone sorde o con problemi di udito di comunicare. Però, ci sono delle sfide nell'usare la tecnologia per tradurre il linguaggio dei segni in tempo reale. Questo lavoro parla di come possiamo migliorare il riconoscimento del linguaggio dei segni usando MediaPipe e Reti Neurali Convoluzionali (CNN). L'obiettivo è creare un sistema che riesca a riconoscere i gesti delle mani in modo preciso e veloce.

#Importanza del Linguaggio dei Segni

Per molti, il linguaggio dei segni è il principale mezzo di comunicazione. Permette di esprimere pensieri e sentimenti senza dover usare parole parlate. Storicamente, c'è stata una mancanza di strumenti che aiutino a tradurre il linguaggio dei segni in parole parlate o scritte, rendendo la comunicazione difficile per chi non può sentire. Questa lacuna ha reso complicato per chi è in affido o in situazioni simili accedere alle risorse di comunicazione.

La perdita dell'udito può avvenire per vari motivi, tra cui età, genetica, rumore e certi problemi di salute. Alcune persone possono avere una perdita uditiva da lieve a profonda, il che può influire sulla loro capacità di comunicare. Infatti, un numero significativo di persone nel mondo soffre di disabilità uditive, evidenziando la necessità di strumenti di comunicazione efficaci per la comunità sorda.

Un altro problema correlato è il mutismo, che riguarda una persona che ha difficoltà a parlare. Proprio come la perdita uditiva, questa condizione può derivare da diversi fattori, tra cui sfide psicologiche o fisiche. Molti individui con queste disabilità affrontano barriere, e i dispositivi di comunicazione possono aiutare a colmare il divario.

#Metodi Attuali di Riconoscimento del Linguaggio dei Segni

Ci sono diversi approcci per riconoscere il linguaggio dei segni. Alcuni metodi usano telecamere per catturare i Movimenti delle mani (basati sulla visione), mentre altri usano dispositivi specializzati come guanti o sensori (basati sui sensori). Le tecniche basate sulla visione possono essere economiche ma potrebbero richiedere configurazioni complesse. D'altro canto, i metodi basati sui sensori possono essere più precisi, ma l'attrezzatura può essere costosa e non ampiamente disponibile.

La nostra ricerca si concentra sull'uso del dataset dell'American Sign Language (ASL) per migliorare la precisione del riconoscimento tramite algoritmi basati su immagini. Il dataset ASL che abbiamo usato contiene oltre 87.000 immagini, permettendoci di addestrare il nostro modello in modo efficace.

#MediaPipe e Reti Neurali Convoluzionali

MediaPipe è un framework che aiuta a tracciare le mani in tempo reale. Identifica i punti chiave nelle mani, che possono poi essere usati per analizzare i gesti. Combinando MediaPipe con le CNN, otteniamo un miglior Riconoscimento dei gesti del linguaggio dei segni.

Le CNN sono un tipo di modello di intelligenza artificiale che elabora le immagini per trovare schemi. In questo lavoro, abbiamo usato le CNN per analizzare i gesti delle mani dalle immagini catturate usando MediaPipe. In particolare, abbiamo identificato 21 punti chiave sulla mano - questi punti chiave aiutano il nostro modello a riconoscere vari gesti dell'ASL.

#Come Funziona il Nostro Sistema

La struttura del nostro sistema di riconoscimento del linguaggio dei segni include diversi passaggi:

1. Raccolta Dati: Abbiamo raccolto dati dal dataset ASL, che consiste di immagini rappresentanti lettere e simboli dell'ASL. Il dataset è stato suddiviso in diverse classi, incluse 26 lettere e simboli aggiuntivi come spazio e cancellare.

2. Rilevamento dei Punti di Riferimento delle Mani: Abbiamo usato MediaPipe per rilevare dove si trovano le mani nelle immagini. Questo aiuta a isolare l'area di interesse e consente un migliore riconoscimento dei gesti.

3. Estrazione delle Caratteristiche: Dopo aver identificato i punti chiave, estraiamo caratteristiche dalle immagini. Questo processo converte i dati grezzi in un formato adatto per l'elaborazione delle CNN.

4. Aumento dei Dati: Per prevenire l'overfitting e migliorare la robustezza del nostro modello, abbiamo usato tecniche di aumento dei dati. Questo comporta fare piccole modifiche alle immagini di addestramento, come ruotare o ingrandire, per creare un dataset più diversificato.

5. Addestramento del Modello CNN: Il passaggio successivo è stato addestrare il modello CNN usando i dati preparati. Questo modello impara a riconoscere i schemi associati a ciascun gesto.

6. Valutazione del Modello: Dopo l'addestramento, abbiamo valutato le prestazioni del modello per assicurarci che riconoscesse accuratamente i gesti ASL.

#Risultati

Il nostro modello ha ottenuto un'alta precisione del 99,12% sul dataset ASL. Questo è un miglioramento significativo rispetto ai metodi precedenti, che hanno avuto difficoltà con certi gesti o avevano tassi di precisione più bassi.

Abbiamo suddiviso il dataset in set di addestramento, validazione e test. Il set di addestramento ha permesso al modello di imparare, mentre il set di validazione ha assicurato che non sovrappasasse e potesse generalizzare bene sui nuovi dati. Il set di test, contenente immagini del mondo reale, ci ha aiutato a misurare le prestazioni del modello in modo efficace.

#Sfide Incontrate

Anche con il nostro successo, ci sono state sfide che abbiamo affrontato mentre sviluppavamo questo sistema. Fattori come la forma delle mani, il movimento naturale e le condizioni di illuminazione possono influenzare quanto bene il modello riconosce i gesti. Dunque, ulteriori ricerche e sviluppi sono necessari per creare un modello più robusto che possa gestire queste variazioni in modo efficace.

#Conclusione

Il nostro studio dimostra il potenziale di combinare MediaPipe con Reti Neurali Convoluzionali per il riconoscimento del linguaggio dei segni. L'accuratezza raggiunta dal nostro sistema mostra promesse per future applicazioni nella tecnologia della comunicazione, specialmente per chi è sordo o ha problemi di udito.

Crediamo che con ulteriori progressi, il nostro modello possa diventare uno strumento essenziale per contesti educativi e comunicazione quotidiana, abbattendo le barriere per molte persone. I lavori futuri dovrebbero concentrarsi sul migliorare le capacità del modello e sull'espandere il suo uso ad altri linguaggi dei segni.

Il sistema che abbiamo sviluppato può essere la base per ricerche continuative nella traduzione del linguaggio dei segni, e siamo ottimisti riguardo all'impatto che può avere sugli aiuti alla comunicazione e sull'inclusione sociale.