본 논문에서는 수화를 의사소통 수단으로 사용하는 청각 장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 모바일 수화 인식 시스템을 다룬다. 개발된 시스템은 모자에 부착된 카메라와 손목에 착용한 가속도 센서를 통해 사용자의 수화 동작을 관찰하는데, 모바일 환경에서 실제 적용할 수 있도록 조명 변화에 둔감하고 실시간 처리가 가능하도록 개발하였다. 이를 위해 조명 변화에 강인한 손 영역 분할 방법을 제안하고 추출된 손 영역 정보를 히든 마르코프 모델의 입력으로 사용하여 연속적인 수화에 대해 99.07%의 단어 정확도를 얻었다.
This paper presents a development of a mobile sign language recognition system for daily communication of deaf people, who are sign dependent to access language, with hearing people. The system observes their sign by a cap-mounted camera and accelerometers equipped on wrists. To create a real application working in mobile environment, which is a harder recognition problem than lab environment due to illumination change and real-time requirement, a robust hand segmentation method is introduced and HMMs are adopted with a strong grammar. The result shows 99.07% word accuracy in continuous sign.
