Sign Language Detection

要約

コンピュータビジョン技術の進歩に伴い、画像の特徴に基づく分類は非常に重要な課題となっている。このプロジェクトでは、ORBとSVMを用いた特徴抽出と分類、およびCNNアーキテクチャを用いた分類の2つのモデルを提案しました。このプロジェクトの最終結果は、特徴抽出と画像分類の背後にある概念を理解することです。また、学習されたCNNモデルは、Android開発用にtflite形式に変換するために使用されます。

要約(オリジナル)

With the advancements in Computer vision techniques the need to classify images based on its features have become a huge task and necessity. In this project we proposed 2 models i.e. feature extraction and classification using ORB and SVM and the second is using CNN architecture. The end result of the project is to understand the concept behind feature extraction and image classification. The trained CNN model will also be used to convert it to tflite format for Android Development.

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arxiv.jp, DeepL