İşitme Engelli Bireylerin Hareketlerini Sınıflandırmaya Yönelik Yapay Zeka Modelinin Geliştirilmesi

Authors : Ahmed Kasapbaşı, Hüseyin Canbolat

Pages : 826-835

Doi:10.34248/bsengineering.1477046

View : 83 | Download : 71

Publication Date : 2024-09-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Özet: İşaret Dili, işitme engelli bireyler için hayati bir iletişim aracı olarak hizmet eder ve farklı ülkelerde birçok işaret dilinin varlığına yol açar. Bu çalışma, işaret dili jestlerini metne dönüştürmeyi kolaylaştırmak için Türk İşaret Dili (TİD) alfabesini derin öğrenme ilerlemeleri çerçevesinde kullanmayı önermektedir. Bu amaçla, çeşitli çevresel faktörler açısından çeşitlilik gösteren yeni bir veri kümesi oluşturulmuştur, arka planlar, aydınlatma koşulları ve işaret pozisyonları gibi. Daha sonra, TİD alfabesini algılamak ve sınıflandırmak için Evrişimli Sinir Ağları (CNN\'ler) kullanılmıştır. Ayrıca, geliştirilen modellerin performansını optimize etmek için çeşitli hiperparametreler araştırılmıştır. En iyi CNN mimarisi, beş evrişimli katmanı içerir ve Adam öğrenme hızı optimizasyon yöntemini kullanır; 70 epoch\'tan sonra %97.80\'lik bir övgüye değer doğruluk (başarılık) elde eder. Sonuç olarak, zorlu bir veri kümesi üzerinde eğitilen önerilen modeller, işaret dili tanıma alanında önemli bir ilerleme temsil etmektedir.
Keywords : Yapay Zeka, Jest, Tanımlama, İşitme engelli