Yapay sı̇nı̇r ağları ı̇le ı̇şaret dı̇llerı̇nı̇n gerçek zamanlı tanınması

Bu tez çalışmasında, iki farklı yaklaşım kullanılarak evrensel bir işaret dili tanıma sistemi önerilmiştir. Kullanımda çeşitli işaret dillerinin mevcut olması ile birlikte, önerilen sistem tanımayı evrensel yapmak için yaygın kabul gören üç işaret dilini, Amerikan İşaret Dili, İngiliz İşaret Dili ve Türkçe İşaret Dilini tanır. Önerilen yaklaşımlardan birincisi, özellik vektörleri olarak Hausdorff mesafesine ve Hu değişmezliklerine dayanmaktadır ve sistem önce el hareketlerini nasıl işleyeceğine odaklanır ve daha sonra Hausdorff mesafesi ve Hu değişmezlik ölçümleri yardımıyla farklı harfleri tanır. İkinci yaklaşım bir ileriye besleme sinir ağı yapısı tarafından gerçekleştirilir ve eğitim verileri ile birlikte üç farklı işaret dili alfabesi olarak tanınır. Deneysel sonuçlar sinir ağına dayalı yöntemin üstün performans sağladığını göstermekle birlikte her iki yaklaşımın başarılı bir şekilde çalıştığı gösterilmiştir. Bu iki sistem, işitme engelli insanlar için kolay ve etkili bir şekilde iletişim kurabildikleri ve hayatlarının pek çok yönünde zorluklarla karşılaşmadıkları için kullanışlıdır ve kolaydır.