Sign Language Recognition Using ART2 Algorithm

People who have hearing difficulties use sign language as the most important communication method, and they can broaden personal relations and manage their everyday lives without inconvenience through sign language. But they suffer from absence of interpolation between normal people and people who have hearing difficulties in increasing video chatting or video communication services by recent growth of internet communication. In this paper, we proposed a sign language recognition method in order to solve such a problem. In the proposed method, regions of two hands are extracted by tracking of two hands using RGB, YUV and HSI color information from a sign language image acquired from a video camera and by removing noise in the segmented images. The extracted regions of two hands are teamed and recognized by ART2 algorithm that is robust for noise and damage. In the experiment by the proposed method and images of finger number from 1 to 10, we verified the proposed method recognize the numbers efficiently.

ART2 알고리즘을 이용한 수화 인식

수화는 청각 장애인에게 있어 중요한 의사소통 수단이며, 청각 장애인들은 수화를 통해 대인관계를 넓히며 또한 불편함 없는 일상생활이 가능하다. 그러나 최근 인터넷 통신의 발전으로 증가하고 있는 많은 화상 채팅 및 화상 통화서비스에서는 건청인과 청각 장애인 사이에 통역을 하는 시스템이 없어 청각 장애인들이 불편을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수화 인식기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 각각 RGB, YUV, HSI 색상 정보를 이용하여 두 손의 위치를 추적하여 잡음을 제거 한 후, 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 잡음과 훼손에 강한 ART2 알고리즘을 이용하여 학습한 후 인식한다. 본 논문에서 제안된 수화 인식 방법을 실험한 결과, 수화에 사용된 지 숫자 1부터 10을 효율적으로 인식하는 것을 확인하였다.