마스크 착용 상태에서의 딥러닝 기반 수화 번역 알고리즘 설계

Q: 이 논문에서 정의한 수화 번역 알고리즘이란 무엇인가?

수화 번역 알고리즘은 딥러닝 기반으로 마스크 착용 및 미착용 상태에서의 표정 분석과 한글 및 영어 수화를 번역하는 시스템이다. 이는 CNN 구조를 활용하여 OpenCV와 YOLO를 통해 얼굴 및 손을 인식하고 학습하여 수어 동작과 표정을 분류한다. 이를 통해 농인의 의사소통을 돕고 수어 학습에 기여한다.

Q: 마스크 착용 상태에서 딥러닝 기반 수화 번역 알고리즘의 성능은 어떠한가?

연구 결과, 본 논문에서 설계한 딥러닝 기반 수화 번역 알고리즘은 마스크 착용 상태를 포함하여 높은 정확도를 보인다. OpenCV를 이용한 한글 자음 및 모음 번역은 평균 95%의 정확도를 달성하며, YOLO를 이용한 영문 알파벳 번역은 mAP 기준으로 97%의 정확도를 갖는다.

김민욱; 이수연; 정예빈; 강정화; 김재현

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김민욱 (아주대학교) 이수연 (아주대학교) 정예빈 (아주대학교) 강정화 (아주대학교) 김재현 (아주대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 추계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2021.11

수록면: 987 - 988 (2page)

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본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 마스크 착용 및 미착용 상태에서의 표정 분석과 한글 및 영어 수화 번역 알고리즘을 설계한다. 표정 분석 알고리즘은 convolutional neural networks (CNN) 구조로 모델을 구현하였고, open source computer vision (OpenCV)를 통해 얼굴을 감지하여 학습한다. 또한 수화 번역 알고리즘도 CNN을 사용하여 ... 전체 초록 보기

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