Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
100
Lista 2024
Status:
Autorzy: Amangeldy Nurzada, Miłosz Marek, Yerimbetova Aigerim, Tursynova Nazira, Kurmetbek Bekbolat, Gazizova Nazerke
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2026
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 12
Wolumen/Tom: 26
Numer artykułu: 3642
Strony: 1 - 22
Impact Factor: 4,0
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 7 czerwca 2026
Abstrakty: angielski
The multilingualism found in many countries, as well as within professional groups, complicates verbal communication, as both communicating parties are required to know all the languages used. This problem is exacerbated by the fact that languages are often mixed during communication. Avatars can be used to communicate with deaf people by simulating the behavior of sign language users. This paper presents a digital sign language avatar built on a language-agnostic, multimodal animation pipeline that decouples linguistic input from animation, combining skeletal body and hand motion with facial blendshape animation as independent modalities. It also presents a methodology for assessing its quality with the participation of experts (i.e., professional sign language interpreters) and the corresponding research results. The average quality rating of the avatar interface by the experts was 5.5 on a 7-point Likert scale, indicating its potential for practical use. At the same time, the research identified opportunities to improve the naturalness of movement and the consistency of gesture transitions