ناقشت كلية الهندسة في جامعة كربلاء رسالة الماجستير الموسومٍة
(Sign Language Recognition for smart Home Applications)
المقدمة من الطالبة اطياف حكمت محمد علي وبإشراف الاستاذ الدكتورة حوراء حسن عباس والاستاذ الدكتور حيدر اسماعيل شهادي.
وقدمت الباحثة من خلال دراستها نظاما يقوم بالتعرف على لغة الاشارة للصم-البكم وتحويل تلك الاشارة الى نص مكتوب وصوت مسموع تمكن النظام من تهيئة الصوت بشكل يسمح بمخاطبة جهاز الـ(Alexa) والتي تعتبر الجهاز الاكثر رواجا في تنفيذ تقنية المنزل الذكي عن طريق مخاطبتها صوتيا لتقوم بتنفيذ خدمات متنوعة كتشغيل انظمة الحماية او التحكم بالأجهزة الكهربائية الذكية كما يمكن استخدام النظام المقترح للسيطرة على كراسي المعاقين وأسرة نوم المرضى و تحريك العاب الأطفال وغيرها من التطبيقات. كان ذلك في الوقت الفعلي (Real-time) لأداء الاشارة وبدقة تصل الى 97.5% وزمن تعرف على الاشارة ( 0.001 ثانية) باستخدام تقنية (Convolution Neural Networks by squeezenet)في نهج التعلم العميق وهو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يقوم على مبدأ الشبكات العصبية الاصطناعية كمجال بحث جديد يتناول إيجاد نظريات وخوارزميات تتيح للآلة أن تتعلم بنفسها عن طريق محاكاة الخلايا العصبية في جسم الإنسان. يعد هذا النهج الاكثر رواجا في اروقة البحث العلمي اليوم لما يحققه من نتائج واعدة في مختلف المجالات البحثية.