แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Deep multimodal-based recognition of Thai finger spelling with two-handed postures

Organization : Rajamagala University of Technology Krungthep. Electronics and Telecommunication Engineering
Email : wuttichai.v@mail.rmutk.ac.th

Organization : Rajamagala University of Technology Krungthep. Electronics and Telecommunication Engineering
Email : cpeerasak@mail.rmutk.ac.th
keyword: Hand gestures
LCSH: Thai Sign Language
LCSH: Finger spelling
LCSH: Machine learning
Abstract: Video-based recognition of sign language is essential in improving communication and access for individuals who are deaf or have hearing impairments. The sign language encompasses two primary categories: single-hand and two-hand signs. Two-hand Thai sign language poses learning and communication challenges, including the difficulty of mastering hand coordination and the complexity in interpreting these gestures, especially by automated systems, leading to potential misunderstandings. To overcome this challenge, this paper presents a new novel large video dataset for two-hand poses of Thai Finger Spelling. Moreover, we propose the multimodal technique for RGB-sequencing-based modality on CNN-LSTM and VGGLSTM models and the graph structure on skeleton modality using Temporal Graph Convolution Network (TGCN) under two scenarios: (1) static point-on-hand poses and (2) dynamic pointon- hand poses. Our result shows that the single modality is unsuitable for two-hand poses due to hand obstructions, which stem from insufficient coordinate sequence data or lack of feature extraction in the vision modality. To improve the accuracy and performance of two-hand postures, the study suggests combining RGB-sequencing with the vision modality and graph structure with the skeleton modality
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-02-06
Issued: 2025-02-06
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Rajamangala University of Technology Krungthep. 12th International Electrical Engineering Congress (iEECON 2024) (pp.753-758). Bangkok : Rajamangala University of Technology Krungthep
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 iEECON 2024pp.753-758.pdf 4.99 MB1 2025-10-12 11:23:02
ใช้เวลา
0.023705 วินาที

Wuttichai Vijitkunsawat
Title Contributor Type
Comparing the coordinate-sequencing for human's joints models on Thai finger spelling
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wuttichai Vijitkunsawat;Peerasak Chantagram

บทความ/Article
Deep multimodal-based recognition of Thai finger spelling with two-handed postures
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wuttichai Vijitkunsawat;Peerasak Chantagram

บทความ/Article
An efficient Thai sign language recognition system using CNN-based transfer learning models
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wuttichai Vijitkunsawat;Peerasak Chantngarm;Pramote Anunvrapong;Mondheera Pituxcoosuvarn

บทความ/Article
Multimodal fusion for Thai sign language recognition: integrating RGB-Based CNN and landmark-based features for enhanced gesture recognition
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wuttichai Vijitkunsawat ;Anan Sopin;Anusorn Sathusen

บทความ/Article
Peerasak Chantagram
Title Contributor Type
Comparing the coordinate-sequencing for human's joints models on Thai finger spelling
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wuttichai Vijitkunsawat;Peerasak Chantagram

บทความ/Article
Deep multimodal-based recognition of Thai finger spelling with two-handed postures
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wuttichai Vijitkunsawat;Peerasak Chantagram

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 19
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,594
รวม 2,613 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 158,920 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 265 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 165 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 145 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 21 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 6 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
รวม 159,527 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.181