Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
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: 106,080,817
Recognizing Vietnamese Sign Language based on Rank Matrix and Alphabetic Rules
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Duc-Hoang Vo, Trong-Nguyen Nguyen, Huu-Hung Huynh, Jean Meunier
Nơi đăng:
The International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2015);
S
ố:
1;
Từ->đến trang
: 279-284;
Năm:
2015
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Sign language plays an important role in communication in hard-of-hearing community. Hand gesture recognition is an issue which is being researched widely. In this paper, we propose an approach, which can perform in real-time, to solve such problem for Vietnamese sign language. Instead of RGB data as many other solutions, the input of our system is depth images captured by Microsoft Kinect. We also propose a novel technique, called rank-order correlation matrix (ROCM), to describe hand gestures. Based on properties of Vietnamese alphabet and the captured gesture, the classification stage is applied on different sets of gestures. Multiple support vector machines (SVMs) is combined with “max-wins” voting strategy to perform the recognition task. Experiments are conducted on three datasets of the D-VSL database and receive promising accuracy.
abortion stories gone wrong
information about abortions
teenage abortion facts
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn