أبحاث،
مجموعات بيانات واكتشافات.

لغة الإشارة الأمريكية على مستوى الكلمة — أكثر من 2000 فئة، وأكثر من 21 ألف مقطع فيديو، و119 شخصاً يؤدون الإشارات. استُخدمت كمجموعة البيانات الأساسية للتدريب المسبق لـ ASL. Li et al.، 2020.

مجموعة بيانات لغة الإشارة الأمريكية من Microsoft — 1000 فئة، و25 ألف مقطع. استُخدمت لتوسيع المفردات والتعلّم بالنقل. Joze & Koller، 2019.

مجموعة بيانات عامة للغة الإشارة العربية المصرية — 32 فئة، و54,049 صورة، و40 شخصاً يؤدون الإشارات. الأساس للتعرّف على التهجئة الإصبعية في ArSL. Latif et al.، 2018.

أكثر من 3,000 مقطع خاص يغطي 20 إشارة من ArSL، و12 شخصاً يؤدون إشارات ASL. جُمعت وفق بروتوكول معادل لمعايير لجان أخلاقيات البحث وبموافقة كاملة. متاحة لشركاء البحث.

Lugaresi et al.، "MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines." CVPR Workshop، 2020. مستخرج المعالم الأساسي المستخدم في خط معالجة معاً اللحظي.

Jiang et al.، "Skeleton-Aware Multi-Modal Sign Language Recognition." CVPR 2021. ألهمت اعتماد نهج المعالم أولاً بدلاً من إدخال صور RGB الخام.

David et al.، "TensorFlow Lite Micro: Embedded Machine Learning on TinyML Systems." MLSys 2021. الأساس لاستراتيجية النشر عبر WASM-TFLite.

Adaloglou et al.، "A Comprehensive Study on Deep Learning-Based Methods for Sign Language Recognition." IEEE TNNLS، 2022. وجّه اختيار بنية CNN-GRU لـ ArSL.

جرى النشر في 3 فصول دراسية تضم طلاباً صُمّاً. خفّض التعرّف على ArSL الاعتماد على المترجمين البشريين بنسبة 40% في جلسات السؤال والجواب المنظّمة.

استُخدم HandScript في الاستقبال لتسجيل بيانات المرضى. أفاد 87% من المرضى الصُّم بشعورهم براحة أكبر دون انتظار جلسة ترجمة عن بُعد بالفيديو.

1,200 مستخدم عبر 34 دولة خلال أول 60 يوماً. متوسط مدة الجلسة: 18 دقيقة. الميزة الأكثر استخداماً: التحويل من إشارة إلى نص (61%)، يليها الاجتماع المباشر (24%).