Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính và mạng neuron nhân tạo để nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu<?xml:namespace prefix = "o" ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /><o:p></o:p>

Tóm tắt

Ngôn ngữ ký hiệu là ngôn ngữ chính được sử dụng trong cộng đồng người khiếm thính để thay thế cho ngôn ngữ nói truyền thống. Ngoài ra, ngôn ngữ ký hiệu còn được sử dụng trong việc tương tác giữa người và máy. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một giải pháp nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu dựa trên phương pháp phân tích thành phần chính và mạng neuron nhân tạo. Đầu tiên bàn tay được phát hiện, sau đó một số bước tiền xử lý được thực hiện để nâng cao chất lượng ảnh, tiếp đến chúng tôi tính toán một không gian mới để biểu diễn ảnh sao cho số chiều nhỏ hơn không gian ban đầu mà đặc trưng của ảnh vẫn được giữ lại tối đa, cuối cùng mạng neuron nhân tạo được dùng để huấn luyện và nhận dạng ảnh bằng cách ánh xạ ảnh đầu vào trong không gian tìm được. Giải pháp này có chi phí tính toán thấp và có thể thực thi việc nhận dạng theo thời gian thực. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ ổn định và chính xác cao.<?xml:namespace prefix = \"o\" ns = \"urn:schemas-microsoft-com:office:office\" />