Deteksi Objek Video Bahasa Isyarat Untuk Anak Tuna Rungu dan Tuna Wicara Menggunakan YOLOv8 - Muhammad Maheza Fresmanda; Istiadi; Syahroni Wahyu Iriananda (Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan keberhasilan model algoritma YOLOv8 dalam mendeteksi abjad bahasa isyarat Indonesia (BISINDO) berbasis video. BISINDO merupakan adaptasi American Sign Language (ASL) yang disesuaikan dengan budaya Indonesia agar lebih mudah digunakan. Itu bergantung pada gerakan dua tangan untuk komunikasi. Model YOLOv8 mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan bahasa isyarat Indonesia dengan tingkat akurasi yang cukup baik, mencapai precision 93,35%, recall 70,25%, mAP50 64,05% dan mAP50-95 45,88%. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam pendidikan dan komunikasi untuk anak tunarungu dan tunawicara