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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 291 - 298 (8page)
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수화는 청각 장애인이 다른 사람들과 의사소통할 수 있도록 설계된 것이다. 그러나 수화는 충분히 대중화되어 있지 않기 때문에 청각 장애인이 수화를 통해서 일반 사람들과 원활하게 의사소통하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제점에 착안하여 본 논문에서는 웨어러블 컴퓨팅 및 딥러닝 기반 미국식 수화인식 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 손등과 손가락에 장착되는 총 6개의 IMUs(Inertial Measurement Unit) 센서로 구성된 시스템을 구현하고 이를 이용한 실험을 수행하여 156개 특징이 수집된 데이터 추출을 통해서 총 28개 단어에 대한 미국식 수화 인식 방법을 제안하였다. 특히 LSTM (Long short-term memory) 알고리즘을 사용하여 최대 99.89%의 정확도를 달성할 수 있었고 향후 청각 장애인들의 의사소통에 큰 도움이 될 것으로 예상된다.
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참고문헌 (17)
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T. Chong / 2018 / American Sign Language Recognition Using Leap Motion Controller with Machine Learning Approach / Sensors 18(10):35~54
M. J. Cheok / 2019 / A review of hand gesture and sign language recognition techniques / Int. J. Mach. Learn. Cybern 10(1):131~153
M. A. Ahmed / 2018 / A Review on Systems-Based Sensory Gloves for Sign Language Recognition State of the Art between 2007 and 2017 / Sensors 18(7):1~44
I. Infantino / 2007 / A Framework for Sign Language Sentence Recognition by Commonsense Context / IEEE Trans. Syst. Man, Cybern 37(5):1034~1039
L. Ding / 2009 / Modelling and Recognition of the Linguistic Components in American Sign Language Title / Image Vis. Comput 27(12):1826~1844
M. J. Cheok / 2019 / A review of hand gesture and sign language recognition techniques / Int. J. Mach. Learn. Cybern 10(1):131~153
M. A. Ahmed / 2018 / A Review on Systems-Based Sensory Gloves for Sign Language Recognition State of the Art between 2007 and 2017 / Sensors 18(7):1~44
I. Infantino / 2007 / A Framework for Sign Language Sentence Recognition by Commonsense Context / IEEE Trans. Syst. Man, Cybern 37(5):1034~1039
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