Real Time Sign Language Detection Using LSTM Model for Deaf People
Rattachement africain : in, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Sign language recognition plays a vital role in the lives of deaf and mute people as it converts various gestures into text and speech, which facilitates them in understanding things easily. It also assists them in understanding and communicating their feelings. This paper focuses on evaluating the sign language by using the action detection technique by assessing the demonstration of different actions at any particular time without compelling the user to wear any external devices. For instance, we signed "thank you"; it will use the full frame set to determine that action and then demonstrate it. Here the long short-term memory (LSTM) model is being used to generate real-time sign language detection and prediction flow. We also implemented dropout layers for the training and testing datasets to tackle over fitting in deep learning models, which improved the final result accuracy. We attained 99.35% accuracy after training and implementing the model that permits the deaf and mute to convey their feelings to society with ease.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Real Time Sign Language Detection Using LSTM Model for Deaf People
- Date Crossref
- 22/08/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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VIT Bhopal University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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ASA College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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REVA University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Vidyavardhaka College of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Bal Bharati Public School pays non établi dans la noticeInstitution
VIT Bhopal University, ASA College et REVA University, avec 2 autres affiliations.
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