Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
Số tạp chí Công nghệ TT 2015(2015) Trang: 113-120
Tải về

Thông tin chung:

Ngày nhận:19/09/2015

Ngày chấp nhận: 10/10/2015

 

Title:

Sign language recognition using camera Kinect and Gist feature

Từ khóa:

Ngôn ngữ ký hiệu, camera Kinect, máy học véc-tơ hỗ trợ, nhận dạng cử chỉ

Keywords:

Sign language, Kinect, support vector machines, gestures recognition

ABSTRACT

We present, in this paper, a novel method for sign language recognition. From data acquired with Kinect camera, features of hand movement are extracted. We also propose a new feature to describe hand movement. The feature is computed by dividing the orbit of hand movement into k segments. For each segment, we compute the orientation histogram. The feature is hence independent to length of orbit. Moreover, to improve the discrimant power we also extract the visual information of hand shape with GIST feature. These features are then used to train a recognition model with support vector machines. The experimentations are realized with 280 samples collected from 5 students in Can Tho Disabled Children School. The numerical results show that the proposed method gives an 90% in term of accuracy.

TÓM TẮT

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới cho việc nhận dạng ngôn ngữ dấu hiệu. Với dữ liệu được thu nhận từ camera Kinect, chúng tôi trích các đặc trưng chuyển động của bàn tay. Chúng tôi đề xuất một phương pháp biểu diễn quỹ đạo chuyển động của bàn tay bằng cách chia quỹ đạo thành k (e.g. k = 4) đoạn và sau đó tính tổ chức đồ (orientation histogram) của hướng di chuyển cho từng đoạn. Với phương pháp này, đặc trưng chuyển động không phụ thuộc vào độ dài của quỹ đạo. Ngoài ra, để tăng cường khả năng phân biệt, thông tin trực quan (visual) về hình dạng của bàn tay cũng trích xuất với đặt trưng GIST. Tất cả các đặc trưng trên được sử dụng để huấn luyện bộ nhận dạng được huấn luyện bằng mô hình máy học véc-tơ hỗ trợ. Chúng tôi đã thu thập dữ liệu từ 5 bạn học viên trường dạy trẻ khuyết tật thành phố Cần Thơ. Bộ dữ liệu gồm 14 từ, mỗi người thực hiện 4 lần. Tổng cộng là 280 phần tử. Thực nghiệm cho thấy kết quả nhận dạng đạt 90%.

Các bài báo khác
Số tạp chí Công nghệ TT 2013(2013) Trang: 100-108
Tải về
Số tạp chí Công nghệ TT 2015(2015) Trang: 25-31
Tải về
Số tạp chí (2016) Trang: 668-677
Tạp chí: Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 2016, ĐH. Cần Thơ 8/2016
Số tạp chí 1(2012) Trang: 428
Tạp chí: HT KH quốc gia lần XV
Số tạp chí 1(2011) Trang: 1
Tạp chí: 5 năm NCKH & Đào tạo
Số tạp chí (2008) Trang:
Tạp chí: CORIA 2008, 5e Conférence en Recherche d’Information et Applications
Số tạp chí (2008) Trang:
Tạp chí: Revue des Nounelles Technilogies de l’Information RNTI
Số tạp chí (2012) Trang:
Tạp chí:  Proceedings of the ITI 2010
 

CÁC ẤN PHẨM






 
 
Vui lòng chờ...