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Intelligent Dynamic Gesture Recognition Using CNN Empowered by Edit Distance

Computers, Materials & Continua 2021年第2期66卷 2061-2076页

作者： Shazia Saqib Allah Ditta Muhammad Adnan Khan Syed Asad Raza Kazmi Hani Alquhayz Department of ComputerScience Lahore Garrison UniversityLahore54000Pakistan Department of Information Sciences Division of Science&TechnologyUniversity of EducationLahore54000Pakistan GC University Lahore54000Pakistan Department of Computer Science and Information College of Sciencein ZulfiMajmaah UniversityAl-Majmaah11952Saudi Arabia

Human activity detection and recognition is a challenging *** surveillance can benefit greatly by advances in Internet of Things(IoT)and cloud *** intelligence IoT(AIoT)based devices form the basis of a smart *** research presents Intelligent dynamic gesture recognition(IDGR)using a Convolutional neural network(CNN)empowered by edit distance for video *** proposed system has been evaluated using AIoT enabled devices for static and dynamic gestures of Pakistani sign language(PSL).However,the proposed methodology can work efficiently for any type of *** proposed research concludes that deep learning and convolutional neural networks give a most appropriate solution retaining discriminative and dynamic information of the input *** research proposes recognition of dynamic gestures using image recognition of the keyframes based on CNN extracted from the human *** distance is used to find out the label of the word to which those sets of frames belong *** simulation results have shown that at 400 videos per human action,100 epochs,234×234 image size,the accuracy of the system is 90.79%,which is a reasonable accuracy for a relatively small dataset as compared to the previously published techniques.

关键词： Sign languages keyframe edit distance misrate accuracy

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