2019년 추계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
자동화된 숫자 수화 인식을 위한 잡음 제거 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
Noise Removal Algorithm for Automated Numeric Sign Language Recognition |
| 저자(Author) |
이승환
유재천
SeungHwan Lee
JaeChern Yoo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0340 ~ 0342 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
전자기기들이 결과물로써 제공하고 있는 데이터들은 잡음이 존재한다. 잡음은 회로 및 통신 상태 등의 이유로 이전보다 많아질 가능성이 있고, 이렇게 증가한 잡음을 포함하는 데이터는 알고리즘의 결과값에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 논문에서는 숫자를 나타내는 수화 이미지가 포함하는 여러 가지 잡음을 알고리즘을 이용하여 제거하고, 서포트 벡터 머신 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 벡터를 사용하여 분류함으로써 잡음을 제거한 데이터를 사용한 알고리즘이 잡음을 포함한 데이터보다 높은 정확도를 보일 수 있다는 가능성을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
The data that electronic devices provide as a result is noisy. Noise is likely to be higher than before for reasons of circuit and communication conditions, and data with this increased noise can affect the algorithm's output. Therefore, in this paper, various noises included in a sign language image representing a number are removed using an algorithm and classified using a HOG (Histogram of Oriented Gradient) feature vector based on a support vector machine. In this study, we proposes the possibility that the algorithm using the noise-free data can show higher accuracy than the data with noise. |
| 키워드(Keyword) |
Noise Removal Algorithm
Support Vector Machine
Sign Language
HOG(Histogram of Oriented Gradients
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