Static Persian Sign Language Recognition usingKernel-based Feature Extraction

سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,602

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICMVIP07_144

تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1391

چکیده مقاله:

The most effective way for deaf peoplecommunication is sign language. Since most people are notfamiliar with this language, there is a requirement for a signlanguage translator system. This would be a useful toolspecifically in emergency situations. A further need is facilitationof deaf people communication in cyberspace. Sign languagegestures can be divided in two groups, including gesturesrepresent the alphabets and those which are arbitrary signsrepresenting specific concepts. The first group is usuallyintroduced by the pose of hands and they are called postureswhile the second group usually includes motion of the hands. Thispaper evaluates the efficiency of kernel based feature extractionmethods including kernel principle component analysis (KPCA)and kernel discriminant analysis (KDA) on Persian sign language(PSL) postures. To compare the impact of features on signs’recognition rate, classifiers such as minimum distance, supportvector machine (SVM) and Neural network (NN) is used.Experimental trials indicate higher recognition rate for thekernel-based methods in comparison to those of other techniquesand also previous works on PSL recognition.

نویسندگان

Milad Moghaddam

DSP Research Lab, Department of Electrical and Electronic Engineering, University of GuilanRasht, Iran

Manoochehr Nahvi

DSP Research Lab, Department of Electrical and Electronic Engineering, University of GuilanRasht, Iran

Reza Hassanzadeh Pak

DSP Research Lab, Department of Electrical and Electronic Engineering, University of GuilanRasht, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • neural networks, " Expert Systems with Applications, vol. 32, pp. ...
  • D. Jiangwen and H. T. Tsui, "A PCA/MDA scheme for ...
  • نمایش کامل مراجع