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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김형훈 (Kwangju Womens University) 조정란 (Kwangju Womens University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제2호(통권 제179호)
발행연도
2019.2
수록면
193 - 200 (8page)

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Hearing impaired people are living in a voice culture area, but due to the difficulty of communicating with normal people using sign language, many people experience discomfort in daily life and social life and various disadvantages unlike their desires. Therefore, in this paper, we study a sign language translation system for communication between a normal person and a hearing impaired person using sign language and implement a prototype system for this. Previous studies on sign language translation systems for communication between normal people and hearing impaired people using sign language are classified into two types using video image system and shape input device. However, existing sign language translation systems have some problems that they do not recognize various sign language expressions of sign language users and require special devices. In this paper, we use machine learning method of artificial neural network to recognize various sign language expressions of sign language users. By using generalized smart phone and various video equipment for sign language image recognition, we intend to improve the usability of sign language translation system.
#Sign Language Translation #Artificial Neural Network #Machine Learning #Image Recognition #Hearing Impaired Person

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed System
Ⅲ. Analysis on Proposed System
Ⅳ. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Ryu M. W. / 2015 / Design and Implementation of Bi-directional Sign Language System for Emergency Medical Situation google schola Korea Employment Agency for the Disabled / 2017 / 2017 Disability statistics / Survey statistics 2017-01 google schola Vijaykumar Sutariya / 2013 / Artificial Neural Network in Drug Delivery and Pharmaceutical Research / The Open Bioinformatics Journal google schola S. Ferrari / 2005 / Smooth function approximation using neural networks / IEEE Trans Neural Network 16:24~38 google schola M. N. Jadid / 1996 / Neural-network applications in predicting moment-curvature parameters from experimental data / Engineering applications of artificial intelligence 9:309~319 google schola

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