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초록·키워드
청각장애인과 비장애인 사이의 의사소통 격차를 해소하기 위한 방안으로, 본 연구에서는 실시간 수어 인식 시스템을 개발하였다. 일반 웹캠을 통해 입력되는 한국수어 영상을 OpenCV 기반 영상처리와 전처리 기법으로 분석하고, Hu 모멘트와 HOG(histogram of oriented gradients) 특징을 추출하여 SVM 분류기로 세 가지 수어 단어인 “안녕”, “감사”, “사랑”을 인식하였다. 개발된 시스템은 PyQt5를 활용한 GUI 환경에서 동작하며, 카메라 영상에서 실시간으로 수어를 인식하여 대응되는 한글 자막을 화면에 표시한다. 제한된 단어에 대한 실험 결과, 제안한 시스템은 높은 정확도로 수어 동작을 인식하여 실시간 자막을 제공하였으며, 이를 통해 공공 커뮤니케이션에서 청각장애인의 행정 서비스 접근성 향상에 기여할 가능성을 확인하였다. 본 연구는 소규모 수어 데이터셋과 전통적인 머신러닝 기법으로도 실시간 수어 인식이 가능함을 보였으며, 향후 공공빅데이터로의 활용과 딥러닝 모델 확장을 통해 더 많은 수어 단어와 문장을 인식하도록 발전시킬 수 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096088107
