Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 29,548,867

 Filtering and Reducing Dimension in the Recognition of Vietnamese Static Sign Language
walgreens prints coupons rx coupons printable free printable coupons
abortion stories gone wrong information about abortions teenage abortion facts
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Trần Thị Minh Hạnh, Phạm Xuân Trung, Hồ Phước Tiến
cvs weekly sale shauneutsey.com prescription savings cards
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học Công nghệ ĐHĐN; Số: Số 12(85).2014, Quyển 1;Từ->đến trang: 24;Năm: 2014
Lĩnh vực: Kỹ thuật; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Ngôn ngữ cử chỉ là phương tiện cơ bản cho người khiếm thính giao tiếp với nhau và với mọi người khác. Trong bài báo này, ngôn ngữ cử chỉ tĩnh Tiếng Việt sử dụng phương pháp lọc và giảm chiều kết hợp với mạng Nơ-ron được đề xuất. Phương pháp này bắt đầu với các bước tiền xử lý, trích đặc trưng và phân loại để nhận dạng và hiển thị kết quả là chữ cái tương ứng. Vùng ảnh bàn tay được phân đoạn ra khỏi nền bằng cách dùng màu da, sau đó các bộ lọc được dùng để giảm nhiễu/làm mượt nhiễu trước khi sử dụng phương pháp giảm chiều để trích đặc trưng. Các đặc trưng này sau đó được dùng để huấn luyện và kiểm tra sử dụng mạng Nơ-ron lan truyền ngược. Thuật toán được thực thi trên cơ sở dữ liệu được xây dựng với một số điều kiện. Việc kết hợp của các phương pháp đã nêu trên cơ sở dữ liệu tự xây dựng cho kết quả tương đối cao.
ABSTRACT
Sign language is the primary language for the deaf in communicating with normal people. In this paper, Vietnamese Static Sign Language (VSL) using filtering and dimension-reducing methods combined with Neural network has been proposed. This approach begins with pre-processing steps, feature extraction and classification to recognize and to show the results of the relevant letter. In this paper, the hand’s region is segmented from the background using skin color; after that, filters are used to reduce noise/ to smooth noise before extracting the features using the down-sampling method. These features are then used to train and to test with the back-propagation Neural Network. The implementation is performed on the database that was built with some conditions. The combination of the above-mentioned algorithms based on self-built databases results in a relatively high outcome.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0511 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn