KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
심층 학습을 이용한 실시간 한국 수화 인식 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
Real-Time Korean Sign Language Recognition Based on Deep Learning |
| 저자(Author) |
강지연
육성현
안이삭
황정환
이은규
Ji-Yeon Kang
Sung-Hyun Yook
I-Saac Ahn
Jung-Hwan Hwang
Eun-Kyu Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 1510 ~ 1512 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 심층 학습(Deep Learning)을 이용한 실시간 수화 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 데이터 저장, 수화 인식 그리고 음성 인식으로 구분된다. 데이터 저장은 키넥트의 관절 추출 기능으로 오른손과 상체 위치를 크롭(crop)하여 지화는 이미지로, 동작은 영상으로 저장한다. Matlab에서 GoogLeNet으로 심층학습을 진행하여 신경망을 생성한다. 수화 인식에서는 실시간 영상을 입력받고, 학습한 신경망을 통해 도출된 결과를 텍스트로 화면에 표시한다. 음성 인식에서는 음성 인식 API를 이용하여 텍스트를 음성으로 송출하고, 상대방의 음성을 사용자에게 텍스트로 보여준다. 지화 인식은 기존 방법인 기울기 히스토그램(Histogram Of Gradient)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 결합한 모델보다 인식 정확도가 41% 개선되었고, 동작 인식은 다양한 장소 및 각도로 촬영하면서 50%의 정확도가 증가하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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