論文の概要: Novel Approach to Use HU Moments with Image Processing Techniques for
Real Time Sign Language Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09859v1
- Date: Mon, 20 Jul 2020 03:10:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 13:39:13.140990
- Title: Novel Approach to Use HU Moments with Image Processing Techniques for
Real Time Sign Language Communication
- Title（参考訳）: 画像処理技術を用いたhuモーメントを用いたリアルタイム手話コミュニケーションのための新しい手法
- Authors: Matheesha Fernando and Janaka Wijayanayake
- Abstract要約: 手話通信装置(SLC)は,手話利用者と他国との言語障壁を解決するために設計されている。
システムは選択した手話記号を84%の精度で認識できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sign language is the fundamental communication method among people who suffer
from speech and hearing defects. The rest of the world doesn't have a clear
idea of sign language. "Sign Language Communicator" (SLC) is designed to solve
the language barrier between the sign language users and the rest of the world.
The main objective of this research is to provide a low cost affordable method
of sign language interpretation. This system will also be very useful to the
sign language learners as they can practice the sign language. During the
research available human computer interaction techniques in posture recognition
was tested and evaluated. A series of image processing techniques with
Hu-moment classification was identified as the best approach. To improve the
accuracy of the system, a new approach height to width ratio filtration was
implemented along with Hu-moments. System is able to recognize selected Sign
Language signs with the accuracy of 84% without a controlled background with
small light adjustments
- Abstract（参考訳）: 手話は、言語障害や聴覚障害に苦しむ人々の基本的なコミュニケーション方法である。
世界の他の地域は手話の明確なアイデアを持っていません。
sign language communicator (slc) は、手話利用者と世界の他の人々との間の言語障壁を解決するために設計された。
本研究の主な目的は,手話解釈の低コストな手話解釈方法を提供することである。
このシステムは、手話学習者にとって非常に有用であり、手話の練習も可能である。
調査期間中,姿勢認識における人間のコンピュータインタラクション技術を検証するとともに,評価を行った。
Hu-moment分類を用いた一連の画像処理手法が最適手法として同定された。
システムの精度を向上させるため,Hu-momentsとともに新しいアプローチ高さと幅比濾過を行った。
微調整による背景制御なしで84%の精度で選択した手話記号を認識できるシステム
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