检索结果-南通市图书馆

Evaluating the Efficiency of CBAM-Resnet Using Malaysian Sign Language

Computers, Materials & Continua 2022年第5期71卷 2755-2772页

作者： Rehman Ullah Khan Woei Sheng Wong Insaf Ullah Fahad Algarni Muhammad Inam Ul Haq Mohamad Hardyman bin Barawi Muhammad Asghar Khan Faculty of Cognitive Sciences and Human Development Universiti Malaysia SarawakKuching94300Malaysia Hamdard Institute of Engineering and Technology Islamabad44000Pakistan College of Computing and Information Technology The University of BishaBisha61922Saudi Arabia Department of Computer Sciences Khushal Khan Khattak UniversityKarak27200Pakistan

The deaf-mutes population is constantly feeling helpless when others do not understand them and vice *** fill this gap,this study implements a CNN-based neural network,Convolutional Based Attention Module(CBAM),to recognise Malaysian Sign Language(MSL)in videos *** study has created 2071 videos for 19 dynamic *** different experiments were conducted for dynamic signs,using CBAM-3DResNet implementing‘within blocks’and‘Before Classifier’*** metrics such as the accuracy,loss,precision,recall,F1-score,confusion matrix,and training time were recorded to evaluate the models’*** showed that CBAM-ResNet models had good performances in videos recognition tasks,with recognition rates of over 90%with little ***‘Before Classifier’is more efficient than‘within blocks’models of *** experiment results indicated the CBAM-ResNet‘Before Classifier’efficiency in recognising Malaysian Sign Language and its worth of future research.

关键词： CBAM-ResNet malaysian sign language within blocks before classifier efficiency evaluation

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