연구보고서 청각 및 언어 장애인을 위한 새로운 다중 영상 기반 실시간 수화 번역기
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사회복지연구소 18-03-02 10:13 조회 2,849회 댓글 0건본문
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청각 및 언어 장애인을 위한 새로운 다중 영상 기반 실시간 수화 번역기
Multi-view based Real-time Sing Language Translator for deaf and speech disorder
발행정보 KAIST 2016년
초록
1. 한국 수화 단어 데이터셋 획득 1) 한국어 수화 인식을 위한 데이터셋의 부재 2) 이를 위해 기초 한국어 수화 단어를 중심으로 46개 단어에 대한 데이터셋을 획득 2. 수화 인식 1) 수화의 구성요소 중 손의 움직임과 손의 위치를 궤적으로 표현함. 2) 궤적간의 유사도를 측정하기 위한 새로운 거리 측정 방법을 제안함 3) 제안된 거리 측정 방법을 Dynamic Time Warping에 적용하여 궤적기반 수화 분류 기법을 제안. 4) 인식률은 99% 달성 3. 지화 인식 1) 지화 인식은 손 모양을 구분하는 문제. 2) 손 모양을 구분하기 위하여 방향성 곡률 특징 벡터를 제안하고 이를 Histogram of Oriented Gradients와 함께 활용함. 3) 인식률은 99% 달성
Ⅳ. Results of project 1. Data acquisition Based on words in beginner"s sign language, we captured 48 data of sign language words. Each words has a color video, a depth video, and human skeleton information. Also we capture 20 videos for a word. As a result, we captured 48x20 data of sign language words. 2. Sign Language Recognition We suggest a trajectory matching algorithm and achieve 99% accuracy. 3.Finger Spelling Recognition We suggest directional curvature feature vector and achieve 99% accuracy.
목차
표지 ... 1
제출문 ... 2
보고서 초록 ... 3
요약문 ... 5
SUMMARY ... 7
CONTENTS ... 9
목차 ... 10
제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 11
제 1 절 연구개발의 필요성 및 범위 ... 11
제 2 절 연구개발의 목표 ... 13
제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 14
제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 16
제 1 절 한국어 수화 데이터베이스 생성 ... 16
제 2 절 수화의 구성요소 ... 26
제 3 절 궤적 매칭을 통한 수화 인식 ... 27
제 4 절 방향성 곡률 특징 벡터를 활용한 지화 인식 ... 42
제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 58
1. 수화 인식을 위한 데이터 셋 구축 ... 58
2. RGB-D 영상을 이용한 수화 인식 ... 58
3. 다중 카메라를 통한 3D 정보 획득 ... 58
제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 59
1. 수화 인식을 위한 데이터 셋 구축 ... 59
2. RGB-D 영상을 이용한 수화 인식 ... 59
제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 60
1. 해외에서 제공하는 데이터베이스 ... 60
제 7 장 참고문헌 ... 61
끝페이지 ... 65
키워드
패턴 인식, 수화 인식, 지화 인식, 궤적 매칭 모양 기술자
청각 및 언어 장애인을 위한 새로운 다중 영상 기반 실시간 수화 번역기
Multi-view based Real-time Sing Language Translator for deaf and speech disorder
발행정보 KAIST 2016년
초록
1. 한국 수화 단어 데이터셋 획득 1) 한국어 수화 인식을 위한 데이터셋의 부재 2) 이를 위해 기초 한국어 수화 단어를 중심으로 46개 단어에 대한 데이터셋을 획득 2. 수화 인식 1) 수화의 구성요소 중 손의 움직임과 손의 위치를 궤적으로 표현함. 2) 궤적간의 유사도를 측정하기 위한 새로운 거리 측정 방법을 제안함 3) 제안된 거리 측정 방법을 Dynamic Time Warping에 적용하여 궤적기반 수화 분류 기법을 제안. 4) 인식률은 99% 달성 3. 지화 인식 1) 지화 인식은 손 모양을 구분하는 문제. 2) 손 모양을 구분하기 위하여 방향성 곡률 특징 벡터를 제안하고 이를 Histogram of Oriented Gradients와 함께 활용함. 3) 인식률은 99% 달성
Ⅳ. Results of project 1. Data acquisition Based on words in beginner"s sign language, we captured 48 data of sign language words. Each words has a color video, a depth video, and human skeleton information. Also we capture 20 videos for a word. As a result, we captured 48x20 data of sign language words. 2. Sign Language Recognition We suggest a trajectory matching algorithm and achieve 99% accuracy. 3.Finger Spelling Recognition We suggest directional curvature feature vector and achieve 99% accuracy.
목차
표지 ... 1
제출문 ... 2
보고서 초록 ... 3
요약문 ... 5
SUMMARY ... 7
CONTENTS ... 9
목차 ... 10
제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 11
제 1 절 연구개발의 필요성 및 범위 ... 11
제 2 절 연구개발의 목표 ... 13
제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 14
제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 16
제 1 절 한국어 수화 데이터베이스 생성 ... 16
제 2 절 수화의 구성요소 ... 26
제 3 절 궤적 매칭을 통한 수화 인식 ... 27
제 4 절 방향성 곡률 특징 벡터를 활용한 지화 인식 ... 42
제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 58
1. 수화 인식을 위한 데이터 셋 구축 ... 58
2. RGB-D 영상을 이용한 수화 인식 ... 58
3. 다중 카메라를 통한 3D 정보 획득 ... 58
제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 59
1. 수화 인식을 위한 데이터 셋 구축 ... 59
2. RGB-D 영상을 이용한 수화 인식 ... 59
제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 60
1. 해외에서 제공하는 데이터베이스 ... 60
제 7 장 참고문헌 ... 61
끝페이지 ... 65
키워드
패턴 인식, 수화 인식, 지화 인식, 궤적 매칭 모양 기술자
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