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김진영 (국립순천대학교) 강의성 (국립순천대학교) 장문수 (서경대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 컴퓨터교육학회 논문지 컴퓨터교육학회논문지 제27권 제8호
발행연도
2024.11
수록면
111 - 117 (7page)
DOI
10.32431/kace.2024.27.8.009

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Deaf people communicate with sign language using their hands. Korean fingerspelling, a type of sign language, represents Korean consonants and vowels through hand and finger shapes. Although fingerspelling is an effective communication method, it can be challenging to learn. This paper proposes an algorithm for recognizing fingerspelling to support sign language education using artificial intelligence technology. Specifically, we present a Korean fingerspelling recognition algorithm based on YOLOv8, which is widely used in image recognition. Additionally, we introduce an automatic annotation method using MediaPipe’s Landmark feature to efficiently create the large amount of training data required for YOLO training. The performance of the proposed method was validated by comparing it with the Support Vector Machine (SVM) algorithm from previous research, demonstrating its superiority. Notably, our method achieved high recognition accuracy for Korean fingerspelling characters ‘ㅓ,’ ‘ㅕ,’ ‘ㅔ,’ and ‘ㅖ,’ which typically have high misrecognition rates.
#한글 지문자 #Korean Fingerspelling #YOLOv8 #MediaPipe #SVM

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 한글 지문자 인식 알고리즘
4. 실험 결과 및 평가
5. 결론
참고문헌

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