Publié dans Scopus
2026-02-09
Le Dr. Mustafa Hamed Saleh, enseignant au Centre de recherche sur les énergies renouvelables de l'Université d'Anbar, a publié un article de recherche avec des chercheurs d'universités britanniques lors de la conférence internationale :
"18ème Conférence internationale sur le développement en ingénierie des systèmes électroniques (DeSE)"
titré :
"Améliorations basées sur l'apprentissage automatique pour la traduction de la langue des signes indienne"
Cet article présente un système de traduction de la langue des signes développé pour améliorer l'accessibilité pour les langues des signes moins soutenues, avec un accent particulier sur la langue des signes indienne. Étant donné que l'Inde a la plus grande population de sourds au monde, le fossé de communication entre les utilisateurs de la langue des signes et les non-utilisateurs constitue une barrière significative. L'objectif de cette recherche est d'examiner les systèmes de soutien existants pour la langue des signes indienne et de construire un système capable de détecter, reconnaître et traduire les mots signés grâce à l'utilisation de caméras connectées. Pour atteindre cet objectif, la classification d'images utilisant des techniques d'apprentissage par transfert a été appliquée à un petit ensemble de données de gestes de la langue des signes indienne, aboutissant à un taux de précision de reconnaissance moyen de 83 %. Plus de 10 000 images de 12 gestes différents ont été collectées, et le processus d'entraînement/validation a atteint des niveaux de précision de test de 95 %. Le modèle final a été déployé dans une application web spécifiquement conçue pour être utilisée dans des zones à accès limité à la technologie avancée, visant à réduire les barrières de communication et à améliorer l'inclusivité pour la communauté des sourds et malentendants.
