초록

자동 수어 인식 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 자동 수어 인식 방법은, 영상에서 신체의 특징점들을 추출하고, 추출된 특징점들의 좌표들과 속성들로 특징 벡터를 생성하며, 생성된 특징 벡터와 수어로 수어 인식을 위한 인공지능 모델을 학습시킨다. 이에 의해, 수어 인식을 위한 딥러닝 모델을 효율적으로 학습시켜 수어 인식에 활용함으로써, 적은 학습으로도 높은 인식을 가능하게 할 수 있다.

대표청구항 ▼

영상을 입력받는 단계;영상에서 신체의 특징점들을 추출하는 단계;추출된 특징점들의 좌표들과 속성들로 특징 벡터를 생성하는 단계;생성된 특징 벡터와 수어로, 수어 인식을 위한 인공지능 모델을 학습시키는 단계;를 포함하고,추출 단계는,특징점 추출 알고리즘에서 제공되는 신뢰도가 높은 순서에 따라, 정해진 개수의 특징점들을 추출하며,수어 인식을 위한 인공지능 모델 학습을 위해 인공지능 모델에 입력되는 특징 벡터에는,각 특징점에 대한, 특징점의 좌표, 특징점의 신뢰도, 특징점을 추출한 알고리즘의 종류가 포함되고,추출 단계는,다수의 특징점 추출

영상을 입력받는 단계;영상에서 신체의 특징점들을 추출하는 단계;추출된 특징점들의 좌표들과 속성들로 특징 벡터를 생성하는 단계;생성된 특징 벡터와 수어로, 수어 인식을 위한 인공지능 모델을 학습시키는 단계;를 포함하고,추출 단계는,특징점 추출 알고리즘에서 제공되는 신뢰도가 높은 순서에 따라, 정해진 개수의 특징점들을 추출하며,수어 인식을 위한 인공지능 모델 학습을 위해 인공지능 모델에 입력되는 특징 벡터에는,각 특징점에 대한, 특징점의 좌표, 특징점의 신뢰도, 특징점을 추출한 알고리즘의 종류가 포함되고,추출 단계는,다수의 특징점 추출 알고리즘에 대해 각 특징점 추출 알고리즘 별로 배정된 개수의 특징점을 각각 추출하되,각 특징점 추출 알고리즘 마다 신체의 각 부위 별로 배정된 개수의 특징점을 추출하며,특징점 추출 알고리즘은,SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘, HOG(Histograms of Oriented Gradients) 알고리즘, SURF(Speeded Up Robust Feature) 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법.