수화는 하나의 제스쳐가 하나의 단어를 나타내는 수화(동작) 단어와 한글을 알파벳으로 표현하는 지문자로 구성되어 있다. 지문자는 한글의 자음 및 모음과 형태가 비슷하고 이들을 조합하여 한글 지문자 음절을 구성한다. 본 논문에서는 지문자만을 인식하는 알고리듬에 대해서 검토하였다. 제안하는 한글 지문자 인식 알고리듬은 다음과 같다. 첫째, 화상카메라에서 입력 영상데이터를 획득할 때 관심 영역을 지정한다. 둘째, 지정된 관심 영역(손 영역)의 영상을 확대한다. 세 번째, 피부색을 검출하고 잡음을 제거한 후 ...
수화는 하나의 제스쳐가 하나의 단어를 나타내는 수화(동작) 단어와 한글을 알파벳으로 표현하는 지문자로 구성되어 있다. 지문자는 한글의 자음 및 모음과 형태가 비슷하고 이들을 조합하여 한글 지문자 음절을 구성한다. 본 논문에서는 지문자만을 인식하는 알고리듬에 대해서 검토하였다. 제안하는 한글 지문자 인식 알고리듬은 다음과 같다. 첫째, 화상카메라에서 입력 영상데이터를 획득할 때 관심 영역을 지정한다. 둘째, 지정된 관심 영역(손 영역)의 영상을 확대한다. 세 번째, 피부색을 검출하고 잡음을 제거한 후 이진화를 통해 손 영역과 배경 영역을 구분한다. 그리고 그 다음 단계로 5x5 마스크를 이용하여 픽셀의 무게 중심점을 찾게 된다. 또한 이를 이용하여 5개의손가락 끝을 찾아내는 과정을 거치게 된다. 또한 손가락 사이의 각을 추출함으로써 지문자 패턴의 인식을 용이하게 할 수 있다. 실험 결과 무게중심점과 손 끝 검출에 있어 98% 이상의 검출율을 보였고 지문자 인식률에 있어 79.58% 정도의 정확도를 나타냈다. 제안하는 알고리즘을 오브젝트 트래킹법을 이용한 동작(모션) 인식에 적용할 경우, 단순히 동작 패턴만을 인식하는데 그치지 않고 손가락 개수까지 파악하여 같은 동작패턴이라도 실제로 패턴 유형이 다르게 되는 것까지 구별할 것이라는 효과를 기대할 수 있다. 하지만 본 알고리즘은 조명과 배경색상 및 빛 반사를 최적화하기 위한 조건과 손 영역을 추적하기에 앞서 미리 설정한 영역에 손을 맞춰야 한다는 제한점을 가지고 있다.
수화는 하나의 제스쳐가 하나의 단어를 나타내는 수화(동작) 단어와 한글을 알파벳으로 표현하는 지문자로 구성되어 있다. 지문자는 한글의 자음 및 모음과 형태가 비슷하고 이들을 조합하여 한글 지문자 음절을 구성한다. 본 논문에서는 지문자만을 인식하는 알고리듬에 대해서 검토하였다. 제안하는 한글 지문자 인식 알고리듬은 다음과 같다. 첫째, 화상카메라에서 입력 영상데이터를 획득할 때 관심 영역을 지정한다. 둘째, 지정된 관심 영역(손 영역)의 영상을 확대한다. 세 번째, 피부색을 검출하고 잡음을 제거한 후 이진화를 통해 손 영역과 배경 영역을 구분한다. 그리고 그 다음 단계로 5x5 마스크를 이용하여 픽셀의 무게 중심점을 찾게 된다. 또한 이를 이용하여 5개의손가락 끝을 찾아내는 과정을 거치게 된다. 또한 손가락 사이의 각을 추출함으로써 지문자 패턴의 인식을 용이하게 할 수 있다. 실험 결과 무게중심점과 손 끝 검출에 있어 98% 이상의 검출율을 보였고 지문자 인식률에 있어 79.58% 정도의 정확도를 나타냈다. 제안하는 알고리즘을 오브젝트 트래킹법을 이용한 동작(모션) 인식에 적용할 경우, 단순히 동작 패턴만을 인식하는데 그치지 않고 손가락 개수까지 파악하여 같은 동작패턴이라도 실제로 패턴 유형이 다르게 되는 것까지 구별할 것이라는 효과를 기대할 수 있다. 하지만 본 알고리즘은 조명과 배경색상 및 빛 반사를 최적화하기 위한 조건과 손 영역을 추적하기에 앞서 미리 설정한 영역에 손을 맞춰야 한다는 제한점을 가지고 있다.
The sign language is composed of the manual word which expresses abody gesture into a word and manual alphabets which expresses Korean characters into alphabet. The manual alphabet is similar to the consonant and vowel of the Korean character in shape and, associating these, constitutes the Korean m...
The sign language is composed of the manual word which expresses abody gesture into a word and manual alphabets which expresses Korean characters into alphabet. The manual alphabet is similar to the consonant and vowel of the Korean character in shape and, associating these, constitutes the Korean manual alphabet syllable. This thesis examines the algorithm recognizing manual alphabets only. The suggestion of the Korean manual alphabet recognition algorithm is as follows. First, its pecifies the area of interest when obtaining input imaging data from a camera. Second, it magnifies the images of the designated area of interest(hand area). Third, after recognizing the color of skin and removes the static, it divides hand area and background area through binarization. And for the next step, using 5x5 masks, it searches the center of gravity of the pixel, In addition, through this, it goes through the process of searching five finger-tips. And by analyzing the angle of each fingers, it helps recognize the pattern of manual alphabets. As a result, it shows 98% accuracy of the point of the center of gravity in detecting finger-tips and around 79.58% in recognizing manual alphabets. It is expected that in case of applying the suggested algorithm to recognizing motions using the object tracking, it recognizes the pattern of motions and understands even the number of fingers, discriminating the real pattern of motions. However, this algorithm has a limit that one should put a hand to the previously designated area and the condition to optimize the illumination, the color of background and reflection of light before searching the area of hands.
The sign language is composed of the manual word which expresses abody gesture into a word and manual alphabets which expresses Korean characters into alphabet. The manual alphabet is similar to the consonant and vowel of the Korean character in shape and, associating these, constitutes the Korean manual alphabet syllable. This thesis examines the algorithm recognizing manual alphabets only. The suggestion of the Korean manual alphabet recognition algorithm is as follows. First, its pecifies the area of interest when obtaining input imaging data from a camera. Second, it magnifies the images of the designated area of interest(hand area). Third, after recognizing the color of skin and removes the static, it divides hand area and background area through binarization. And for the next step, using 5x5 masks, it searches the center of gravity of the pixel, In addition, through this, it goes through the process of searching five finger-tips. And by analyzing the angle of each fingers, it helps recognize the pattern of manual alphabets. As a result, it shows 98% accuracy of the point of the center of gravity in detecting finger-tips and around 79.58% in recognizing manual alphabets. It is expected that in case of applying the suggested algorithm to recognizing motions using the object tracking, it recognizes the pattern of motions and understands even the number of fingers, discriminating the real pattern of motions. However, this algorithm has a limit that one should put a hand to the previously designated area and the condition to optimize the illumination, the color of background and reflection of light before searching the area of hands.
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