Published December 13, 2024
| Version v1
Conference paper
Open
ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ЖЕСТОВ В ОБРАЗОВАНИИ И ЗНАЧЕНИЕ НА МЕЖДУНАРОДНОЙ АРЕНЕ
Creators
- 1. Докторант Нукусского государственного педагогического института имени Ажинияза
Description
Статья рассматривает существующие системы распознавания динамических жестов, их использование в образовательных целях и влияние на международную арену. Описание технологий, таких как Microsoft Kinect, MediaPipe и Leap Motion, подчеркивает их важность в контексте инклюзивного образования для людей с ограничениями по слуху. Также обсуждается роль таких систем в сохранении языков жестов и поддержке прав человека. Применение технологий распознавания жестов способствует созданию универсальных решений для обучения жестовому языку, улучшая коммуникацию между носителями различных жестовых языков и повышая культурное и языковое многообразие.
Files
260-264 Жалгасбаева.pdf
Files
(205.9 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:26204bc6e12bcdbb44e1b9008c7ef7ba
|
205.9 kB | Preview Download |
Additional details
References
- 1. European Commission. (2020). Horizon 2020: Research and Innovation in the Field of Disabilities. Retrieved from https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/portal/screen/home
- 2. К.Сеитназаров, К., & .К.Туремуратова, Б. (2022). ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ. Новости образования: исследование в XXI веке, 1(1), 176–185. извлечено от http://nauchniyimpuls.ru/index.php/noiv/article/view/127
- 3. K. K. Seitnazarov, B. K. Turemuratova and A. K. Aytanov, "Stages and Methods of Data Collection for Developing an Artificial Intelligence Model for Recognizing Letters of the Karakalpak Sign Language," 2024 IEEE 25th International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials (EDM), Altai, Russian Federation, 2024, pp. 2530-2534, doi: 10.1109/EDM61683.2024.10615102.
- 4. O'Neill, M., & McCormack, J. (2021). Sign language recognition using machine learning algorithms. Journal of Assistive Technology, 15(2), 112-125.