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Oral Session Ⅱ 의료, 멀티미디어 콘텐츠
MediaPipe Hand 모델 기반의 수어 영상 손 관절 인식 및 LSTM 기반 데이터 학습
MediaPipe Hand model-based sign language video hand joint recognition and LSTM-based data learning
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.99-102
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468735
원문정보
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
키워드
수어 영상 인식 Mediapipe LSTM 딥러닝 TensorFlow저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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