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마스크 착용 상태에서의 딥러닝 기반 수화 번역 알고리즘 설계
김민욱(Min Uk Kim),이수연(Su Yeon Lee),정예빈(Ye Been Jung),강정화(Jung Hwa Kang),김재현(Jae-Hyun Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 마스크 착용 및 미착용 상태에서의 표정 분석과 한글 및 영어 수화 번역 알고리즘을 설계한다. 표정 분석 알고리즘은 convolutional neural networks (CNN) 구조로 모델을 구현하였고, open source computer vision (OpenCV)를 통해 얼굴을 감지하여 학습한다. 또한 수화 번역 알고리즘도 CNN을 사용하여 구현하고, OpenCV와 you only look once (YOLO)를 이용하여 손을 인식하여 학습한다. 성능 평가에선 각 동작 및 표정마다 1000장씩 test하여 OpenCV를 이용한 한글 자음 및 모음의 경우 95 %, YOLO를 이용한 영문 알파벳의 경우 object detection의 성능 지표인 mean average precision를 기준으로 97 %의 정확도를 얻는다.