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: 112,298,152
Vietnamese Sign Language Recognition using Cross Line Descriptors and Invariant Moments
cvs weekly sale
cvs print
prescription savings cards
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyen Trong Nguyen; Huynh Huu Hung; Jean Meunier
Nơi đăng:
International Journal of Advanced Research in Computer Science (IJARCS);
S
ố:
4(11);
Từ->đến trang
: 26-31;
Năm:
2013
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Sign language is the primary language used by the deaf community in order to convey information through gestures instead of words. Many researches about this language have been done, and they play an important role in life. Currently, most of the hard-of-hearings in Vietnam are facing many difficulties in community integration because of their limited ability. So we propose an approach which can recognize Vietnamese sign language, based on digital image processing combined with a machine learning method. After pre-processing, we use a combination of cross lines descriptors and invariant moments to extract the features, and then the gesture is recognized using support vector machines. This is one of the few studies on sign language applied to Vietnamese alphabet (the number of words is higher and more complex than international standards with several accented letters). The proposed approach has been tested with high accuracy and is promising.
ABSTRACT
Sign language is the primary language used by the deaf community in order to convey information through gestures instead of words. Many researches about this language have been done, and they play an important role in life. Currently, most of the hard-of-hearings in Vietnam are facing many difficulties in community integration because of their limited ability. So we propose an approach which can recognize Vietnamese sign language, based on digital image processing combined with a machine learning method. After pre-processing, we use a combination of cross lines descriptors and invariant moments to extract the features, and then the gesture is recognized using support vector machines. This is one of the few studies on sign language applied to Vietnamese alphabet (the number of words is higher and more complex than international standards with several accented letters). The proposed approach has been tested with high accuracy and is promising.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn