Xây dựng hệ thống nhận diện ngôn ngữ ký hiệu dựa trên học sâu

Sinh viên thực hiện
Khoá20
Giảng viên hướng dẫnNguyễn Ngọc Hoan
Ngôn ngữ ký hiệuHọc sâu (Deep Learning)YOLONhận diện cử chỉ

Tóm tắt

Đề tài nghiên cứu ứng dụng mô hình YOLO (You Only Look Once) phiên bản mới nhất để nhận diện các cử chỉ tay trong ngôn ngữ ký hiệu thông qua webcam. Tác giả tập trung vào việc tối ưu hóa mô hình để đạt tốc độ xử lý thời gian thực trên các thiết bị có cấu hình phổ thông. Hệ thống giúp chuyển đổi các ký hiệu tay của người khiếm thính thành văn bản và tiếng nói, góp phần xóa bỏ rào cản giao tiếp trong cuộc sống hàng ngày.

Từ khóa: Ngôn ngữ ký hiệu, Học sâu (Deep Learning), YOLO, Nhận diện cử chỉ

Tài liệu tham khảo

  1. J. Redmon and A. Farhadi, "YOLO9000: Better, Faster, Stronger," in Proc. CVPR, 2017.
  1. A. Bochkovskiy, C.-Y. Wang, and H.-Y. M. Liao, "YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection," arXiv preprint arXiv:2004.10934, 2020.
  1. G. Jocher, "Ultralytics YOLOv8 Documentation," 2023. [Online]. Available:
  1. I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning. MIT Press, 2016.

Trích dẫn

Mai Đình Thưởng. (2024). Xây dựng hệ thống nhận diện ngôn ngữ ký hiệu dựa trên học sâu. Trường đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên. https://repository.ictu.edu.vn/wp-content/uploads/2026/05/22232.pdf.