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초록

한국어

본 논문은 MediaPipe Hand Landmarks와 LSTM 기반 신경망을 활용하여 100개의 수어 단어를 정확하게 분 류하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 수어 영상에서 손 관절의 위치를 추출하고, 이를 LSTM 신 경망 모델로 학습하여 수어 인식 정확도를 높이는 방법을 제시한다. 이 연구는 수어 교육의 접근성을 높 이고, 교육적 활용 가능성을 넓히기 위한 목적을 가지고 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
2.1. 수어 인식
2.2.시간적 행동 탐지(Temporal ActionDetection, TAD)
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2. Mediapipe
3.3. LSTM
3.4. 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 김덕화 [ 전기컴퓨터공학과 인하대학교 ]
• 김덕환 [ 전자공학과 인하대학교 ] 교신저자

참고문헌