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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 1,405 - 1,410 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2022.71.10.1405
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In the post-COVID-19 era, remote education and discussion using video conferencing applications are spreading, but hearing-impaired people have difficulties in interactive. In this paper, we design a finger sign language recognition system using convolutional neural networks to solve the difficulties experienced by the hearing impaired. The hand area is detected from the image acquired by a camera using the Google MediaPipe Hands solution, and the detected hand area is classified by finger sign language classification model based on LeNet-5. In order to evaluate the performance of the finger sign language classification, the American finger sign language dataset (AFSL dataset) consisting of Alphabet sign language and numeric sign language is constructed from open dataset and the feasibility of real-time finger sign language recognition system is confirmed by implementing a prototype.
목차
Abstract
1. 서론
2. 지문자 수어 인식 시스템
3. 실험 결과
4. 결론
References
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