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김신영 (덕성여자대학교) 엄서정 (덕성여자대학교) 유선영 (덕성여자대학교) 김수정 (덕성여자대학교) 이경미 (덕성여자대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
111 - 119 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.1.111

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청각 장애인들의 의사소통을 위해 수화 동작인식 연구가 활발히 진행되었다. 그러나 대부분의 수화 동작인식 연구는 정지된 화면에서 손의 형태를 인식하는 방식으로 이루어졌다. 본 논문에서는 동적으로 변화는 동작뿐만 아니라 얼굴의 표정까지 포함하는 비수지 수화 동작인식 방법을 제안한다. 카메라를 통해 들어오는 매 프레임마다 미디어파이프(Mediapipe) 프레임워크를 사용해서 얼굴과 손을 포함한 인체의 랜드마크를 추출하고 비수지 신호 학습에 필요한 입력 특징값을 계산한다. 동적 동작인식을 위해 한 동작을 30개의 프레임으로 정의하고 순차 데이터 인식을 위한 장단기기억(LSTM) 모델을 이용하여 동적 수화 동작을 학습시킨다. 제안하는 동적 비수지 동작인식 방법은 수화 동작을 배우려는 사용자들을 위한 앱을 개발하는데 적용했다.
#수화 #비수지 신호 #동작인식 #미디어파이프 #장단기기억 #Sign language #Non-manual signal #Gesture recognition #Mediapipe #Long short term memory

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 동적 비수지 수화 동작인식
Ⅳ. 수화 교육 앱에 적용
Ⅴ. 결론
참고문헌

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