An Efficient Approach of Training Artificial Neural Network to Recognize Bengali Hand Sign

机译：培养人工神经网络识别孟加拉的高效方法

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This work proposes a system that percepts hand signs and gestures via computer vision system and extract sufficient amount of images from it. After applying image processing and extracting the features of the images, the system uses an algorithm to recognize the hand signs and gestures. In the process of recognizing the hand signs, the Artificial Neural Network (ANN) is being trained with some specific data sets obtained from the feature extraction of the images. Then the system applies Instance Based Learning with a back-propagated neural network and Pattern matching Techniques to make the Artificial Neural Network learn and classify the signs and gestures. This approach of recognition decreases the error rate which increases the efficiency of the system.

机译：这项工作提出了一种通过计算机视觉系统感知手势和手势的系统，并从中提取足够量的图像。在应用图像处理并提取图像的特征后，系统使用算法识别手势和手势。在识别手标志的过程中，人工神经网络（ANN）正在接受从图像的特征提取获得的一些特定数据集。然后，系统应用基于实例的学习，以反向传播的神经网络和模式匹配技术来使人工神经网络学习并分类标志和手势。这种识别方法降低了提高系统效率的错误率。

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来源
《IEEE International Conference on Advanced Computing》|2016年|1 v.|共6页
会议地点
作者
Alvi Mahadi; Fatema Tuj Johora; Mohammad Abu Yousuf;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
Feature extraction; Training; Assistive technology; Databases; Artificial neural networks; Gesture recognition; Hidden Markov models;

机译：特征提取;培训;辅助技术;数据库;人工神经网络;手势识别;隐藏的马尔可夫模型;

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