• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.12
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• pp.1034-1037
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• 2009

Sign language spotting is the task of detecting the start and end points of signs from continuous data and recognizing the detected signs in the predefined vocabulary. The difficulty with sign language spotting is that instances of signs vary in both motion and shape. Moreover, signs have variable motion in terms of both trajectory and length. Especially, variable sign lengths result in problems with spotting signs in a video sequence, because short signs involve less information and fewer changes than long signs. In this paper, we propose a method for spotting variable lengths signs based on semi-CRF (semi-Markov Conditional Random Field). We performed experiments with ASL (American Sign Language) and KSL (Korean Sign Language) dataset of continuous sign sentences to demonstrate the efficiency of the proposed method. Experimental results show that the proposed method outperforms both HMM and CRF.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.111-114
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• 2008

본 논문에서는 고유영상 추출에 기반을 둔 동물표현의 수화인식 기법을 제안하였다. 여기서는 영상으로부터 구조적 특징을 효과적으로 추출하기 위하여 PCA를 이용한 방법을 제안한다. 이는 선형투영 및 차원의 감소에 따른 계산부하의 감소로 인식시간을 줄이기 위함이다. 제안된 기법을 10종류의 240*215 픽셀 동물표현의 수화(160개 : 1명*10종류*16동작)영상을 대상으로 City-block의 분류척도를 이용하여 실험한 결과 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.14 no.4
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• pp.235-242
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• 2013

In this paper, the system which can translate sign language through motion recognition of Kinect camera system is developed for the communication between hearing-impaired person or language disability, and normal person. The proposed algorithm which can translate sign language is developed by using core function of Kinect, and two ways such as length normalization and elbow normalization are introduced to improve accuracy of translating sign langauge for various sign language users. After that the sign language data is compared by chart in order to know how effective these ways of normalization. The accuracy of this program is demonstrated by entering 10 databases and translating sign languages ranging from simple signs to complex signs. In addition, the reliability of translating sign language is improved by applying this program to people who have various body shapes and fixing measure errors in body shapes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.283-284
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• 2009

본 논문은 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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.5
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• pp.937-941
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• 2008

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.419-423
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• 2008

사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1019-1022
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• 2015

사회적 약자인 청각장애인들의 수화통역 서비스가 대체로 만족스럽게 제공되고 있지 않다. 또한 청각 장애인수 대비 수화통역가의 부족과 일반인과의 즉각적인 소통이 어려워 일상생활에 불편함을 느끼는 청각장애인들이 많다. 이의 문제점을 착안하여 본 연구에서는 청각장애인들이 휴대할 수 있는 수화 통역기를 개발하고자 한다. 청각장애인들의 손동작을 인식할 수 있는 3D센서 립모션(Leap-Motion)을 통해 수화를 인식한다. 립모션 센서와 안드로이드 스마트폰 및 태블릿과 연결하여 손 데이터 값을 분석했다. 분석한 손 데이터 값과 특정 지화(자음, 모음)와 간단한 인사말의 수화동작을 취할 때, 트래킹되는 데이터 값을 비교하여 수화를 인식하고 수화와 인식된 지화의 자음과 모음을 글자로 완성시켜, 텍스트와 음성으로 출력한다. 또한 립모션이 부착된 하드케이스 안에 스마트기기 탈착이 가능한 실용성 있는 수화통역기 제품 개발에 대한 연구를 목표로 하고 있다.

• Journal of Integrative Natural Science
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• v.3 no.1
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• pp.38-42
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• 2010

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.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.20 no.3
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• pp.45-49
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• 2013

현재 전 세계 적으로 미래 수익 사업의 일환으로 각광받고 있는 분야 중 하나는 GUS(guestures user interface) 이다. GUS는 키넥트 장비가 도입된 이후 빠르게 발전하여 의학, 로봇, 유통 분야로 까지 융합되고 있으며, 오랫동안 PC의 입력장치로 활용되어 온 마우스의 차세대 대용 입력장치로 서서히 두각을 나타내고 있다 본 연구주제는 GUS의 한 방식인 키넥트를 활용하여 장애인과 비장애인과의 소통을 원활하게 할 수 있는 키넥트 센서를 활용하여 제스처 한국형 수화인식 시스템을 연구개발 하는데 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.753-756
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• 1998

본 논문은 연속적인 수화 동영상에 있어서 가장 의미가 있는 손 영역을 검출하는 방법에 대한 연구이다. 부자연스러운 센서 등을 피하고 사용자 친화성과 범용성 및 실시간 구현을 도모하기 위하여 흑백 동영상의 처리가 요구된다. 농아자의 수화를 인식하기 위해 전철로서, 복잡한 배경으로부터 손 영역의 검출은 매우 중요하다. 정확한 손 영역의 검출로 수화 인식률의 개선과 영상처리의 고속화가 가능하다. 제안한 방법은 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정하여 배경영상과 분리를 행한 후, 손 영역에 대한 추적을 수행하였다.