Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 28
 İndirme 5
Deep Learning-Based Object Detection and Recognition Framework for the Visually Impaired (DL)
2023
Dergi:  
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education
Yazar:  
Özet:

In this challenging evolution, the primary task in detecting the objects requires a computer vision that deals over indoor and outdoor classes. Over the past decades, this zeal requires more attentiveness. Previous implementation techniques involve in object detection with a strategy of single labelling. In this regard, a multi-label approach using machine learning and vision technologies, and accurate response can be acknowledged based on its accuracy and effectiveness. In the proposed work, we solve the existing system problem by using classification/clustering techniques that are used to reduce the recognize time of multi objects in less time with best time complexities. The model used to assist the visually impaired people can independently recognize objects which are near to them. The reverence, combined with the study, confounded the inception of these machine learning algorithms for visually impaired persons in assisting the accurate navigation, including indoor and outdoor circumstances.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Turkish Journal of Computer and Mathematics Education

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.706
Atıf : 102
2023 Impact/Etki : 0.071
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education