| Заголовок статьи | «Распознавание алфавита индийского языка жестов с использованием curvelet преобразователя» |
| Авторы | Абхиша Гарг, Дипак Чандер Пандей |
| Аннотация | В повседневной жизни люди с нарушением речи и слуха используют в качестве формы общения язык жестов. Система распознавания жестов способна преобразовать жесты в другие формы общения, что приводит к значительному улучшению качества жизни таких людей. В статье предлагается новый подход распознавания для индийского языка жестов (ISL) на основе Кратно масштабного анализа под названием преобразование Curvelet. Такое преобразование широко используется в различных областях обработки изображений Сurvelet преобразования, но для распознавания знаков оно не использовалось. Таким образом, выделение характеристик для распознавания языка жестов было сделано через Сurvelet преобразование, которое действует как набор свойств для классификаторов. Алгоритмы K-ближайший сосед и мульти-класс SVM применяются для классификации жестов ISL. Набор сведений, составляющих 468 изображений, подразделяется и используется для обучения и тестирования алгоритма по классификации 26 различных символов. Был получен алгоритм, который имел точность 89% при испытании на наборе 104 изображений. |
| Ключевые слова | индийский язык жестов, преобразование Curvelet, механизм мульти-класс опорных векторов, K-ближайший сосед, распознавание |
| УДК | 621.397 |
| Выпуск | «Проблемы машиностроения и автоматизации» №2 за 2018 год |
Сведения об авторах
Абхиша Гарг — Отдел электроники и связи, Университет Графическая Эра,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
, Дехрадун, Индия
Дипак Чандер Пандей — Отдел информатики, Университет Графическая Эра,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
, Дехрадун, Индия
| Article title | «Indian sign language alphabet recognition using curvelet transform» |
| Authors | Abhisha Garg, Deepak Chander Pandey |
| Abstract | Humans with speech or hearing disabilities are heavily reliant on sign language as a form of communication in their day to day life. A gesture recognition system capable of transforming gestures to other forms of communication can bring about a significant improvement in the quality of life of such human beings. A novel approach for Indian Sign Language (ISL) recognition based on Multiresolution analysis called Curvelet Transform is proposed in the following work. In various image processing fields curvelet transform is used in abundant, but for the recognition of sign it has not been used. Hence, feature extraction for recognizing sign language characters are done through curvelet transform, which acts as a feature set for classifiers. K-nearest neighbour and multi-class SVM algorithm is applied for classification of gestures from ISL. A data set constituting of 468 images is split for training and testing the algorithm, for the classification of 26 different characters. The algorithm was found to have an accuracy of 89% when tested on a dataset of 104 images. |
| Keywords | Indian Sign Language, Curvelet Transform, Multi-class Support Vector Machine, K-nearest neighbour, gesture recognition |
| UDC | 621.397 |
| Issue | «ENGINEERING AND AUTOMATION PROBLEMS» №2, 2018 |
Information about authors
Abhisha Garg — Department of Electronics and Communication,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
, Graphic Era University, Dehradun, India
Deepak Chander Pandey — Department of Computer Science,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
, Graphic Era University, Dehradun, India