LSTM을 활용한 수어 단어 인식

Recognition of Sign Language using LSTM

  • 정의손 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 조동휘 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 박세희 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 강현아 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 박승보 (인하대학교 소프트웨어융합공학과)
  • Jung, Eui-Son (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University) ;
  • Jo, Dong-Hee (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University) ;
  • Park, Se-Hee (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University) ;
  • Gang, Hyeon-Ah (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University) ;
  • Park, Seung-Bo (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University)
  • 발행 : 2022.01.12

초록

기존 수어 통역 서비스의 문제점들을 보완하고 대체할 수 있는 수단이 필요하다. 본 논문에서는 LSTM을 활용한 수어 단어 번역을 제안한다. 데이터는 총 단어의 개수 56개를 사람 16명으로, 그리고 관측 방향을 5개로 나누어 총 4480개의 단어별 영상을 사용하였다. 학습 횟수 250회 검증 정확도는 78%에 도달하였다.

키워드

과제정보

이 논문은 2021년도 정보(교육부)의 재원으로 한국연구재단 4단계 두뇌한국(BK)21 사업 대학원 혁신지원을 받아 수행된 연구임