Isolated Dynamic Persian Sign Language Recognition Based On Camshift Algorithm and Radon Transform
محل انتشار: اولین کنفرانس بازشناسی الگو و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 898
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IPRIA01_088
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
چکیده مقاله:
Sign language is the initial tool for communication of deaf people in their everyday life. A lot of attention has recently been assigned to sign language recognition (SLR) by researchersin various domains such as computer vision, image processing and pattern recognition. Sign language gestures are divided intwo groups, static and dynamic. The former includes the alphabets and the latter presents particular concepts. This paperpresents a system for recognizing Persian sign language (PSL) incolor video sequences. The system includes three main parts: tracking hand using continuously adaptive mean-shift(CAMSHIFT) algorithm, feature extraction using radon transform and discrete cosine transform (DCT). Finally toevaluate the impact of feature extraction technique on recognition rate, four different classifiers include minimum distance (MD), K-nearest neighbor (KNN), neural network (NN),and support vector machine (SVM) are used. The experimental results show that the suggested system is successfully able to recognize Persian gestures.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hadis Madani
DSP Research Lab, Department of Electrical Engineering, University of Guilan Rasht, Iran
Manoochehr Nahvi
DSP Research Lab, Department of Electrical Engineering, University of Guilan Rasht, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :