깊이 카메라와 SVM을 이용한 수화 인식 시스템Sign Language Recognition System Using SVM and Depth Camera
- Other Titles
- Sign Language Recognition System Using SVM and Depth Camera
- Authors
- 김기상; 최형일
- Issue Date
- Nov-2014
- Publisher
- 한국컴퓨터정보학회
- Keywords
- Sign Language; Hand Posture Recognition; SVM; 수화; 손 모양 인식; SVM
- Citation
- 한국컴퓨터정보학회논문지, v.19, no.11, pp.63 - 72
- Journal Title
- 한국컴퓨터정보학회논문지
- Volume
- 19
- Number
- 11
- Start Page
- 63
- End Page
- 72
- URI
- http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/10752
- ISSN
- 1598-849X
- Abstract
- 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 사용자의 손 모양 인식 시스템을 제안한다. 특히, 본 시스템에서 이용된 손모양 템플릿은 수화 언어 중 한국어를 채택 하였다. 손 모양 인식 시스템은 손의 특징 검출과 특징들을 이용한 손인식으로 크게 2 단계의 작업으로 나눌 수 있다. 손의 특징으로는 손가락의 개수, 길이, 손바닥의 넓이 등이 있다.
특징을 추출하기 위해 본 논문에서는 거리 변환(Distance Transform)을 이용한 손의 뼈대 검출 방법을 제안한다.
이 방법을 사용하면 기존의 윤곽선(Contour)을 이용한 손가락 검출보다 정확도 측면에서 향상된다. 손 모양 인식으로 손의 특징을 이용하여 각 분기를 잘 나눌 수 있는 결정 트리(Decision Tree)를 사용한다. 사용자의 입력을 이용하면 분기값이 정확하게 나오지 못하므로 이 분기 값을 결정하기 위해 해당 분기마다 SVM을 이용하여 분기값을 결정하였다. 실험결과에서는 기존의 연구 방법보다 제안된 방법이 특징 추출과 인식하는데 있어 더욱 개선되었음을보인다.
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