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SOFM 신경망을 이용한 수화 형상 인식
Sign Language Shape Recognition Using SOFM Neural Network
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- 발행기관
- 조선대학교 기초과학연구원 바로가기
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- 간행물
- 통합자연과학논문집(구 조선자연과학논문집) KCI 등재후보 바로가기
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- 통권
- 제3권 1호 (2010.03)바로가기
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- 페이지
- pp.38-42
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A153884
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원문정보
초록
- 한국어
- 인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 피부색 정보를 이용한 손 영역 검출
2.1. Skin Color Filtering
2.2. 손 영역 검출
3. 신경망을 이용한 손 형상 인식
3.1. 제안한 신경망 알고리즘
3.2. SOFM의 학습과정
3.3. SOFM의 학습 3단계
4. 실험결과
4.1. 손 형상 인식 결과
5. 결론
참고문헌
키워드
Hand Recognition SOFM Sign Language Recognition Neural Network저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 조선대학교 기초과학연구원 [The Natural Science Research Institute of Chosun]
- 설립연도
- 2008
- 분야
- 자연과학>자연과학일반
- 소개
- 본 연구원은 기초과학을 진흥하기 위한 연구·교육 및 그 보급을 목적으로 한다. 이 목적을 달성하기 위하여 다음 각 호의 사업을 수행한다. 1. 기초과학 제 분야에 관한 조사와 연구 2. 기초과학에 관한 학술행사(학술대회, 학술세미나, 심포지엄, 초청강연회 등) 개최 3. 학문후속세대 및 일반인을 위한 기초과학 교육 4. 기관지『조선자연과학논문지』 발간 5. 『자연과학연구총서』, 『자연과학번역총서』 등 단행본 발간 6. 기타 본 연구원의 목적과 관련된 사업
간행물
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- 간행물명
- 통합자연과학논문집(구 조선자연과학논문집) [Journal of Integrative Natural Science]
- 간기
- 계간
- pISSN
- 2005-1042
- 수록기간
- 2008~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 405 DDC 505
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