한국 수화 인식을 위한 딥러닝 알고리즘 기반 시스템 개발 "KSLRS "

본 연구 프로젝트는 고급 딥러닝 기술, 특히 양방향 장기 단기 메모리(Bi-LSTM) 네트워크를 활용한 새로운 한국 수화 인식 시스템(KSLRS)을 제안한다.

제목: 딥러닝 기반의 한국 수화 인식 시스템

===================== 초록 =============================

본 연구 프로젝트는 고급 딥러닝 기술, 특히 양방향 장기 단기 메모리(Bi-LSTM) 네트워크를 활용한 새로운 한국 수화 인식 시스템(KSLRS)을 제안한다. 이 시스템은 청각 장애 커뮤니티와 수화에 익숙하지 않은 사람들 사이의 의사소통을 용이하게 하고 개선함으로써 사회적 포괄성에 기여하는 것을 목표로 한다. 개발된 시스템은 제스처 인식이 제기하는 복잡한 도전과제, 즉 제스처 수행에 있어서의 인구통계학적 차이, 입력 프레임의 해상도가 낮음, 그리고 배경 잡음의 존재를 해결한다. 견고한 특징 추출 메커니즘과 데이터 증강 기법을 활용하여, 시스템은 인구통계학적 편향을 효과적으로 완화한다. 또한, Bi-LSTM 네트워크는 과거와 미래의 시퀀스 맥락을 모두 수용하도록 설계되었으며, 시계열 제스처 분류에 이상적이다. 시스템은 5-겹 한 명을 빼고 교차 검증 방법을 사용하여 테스트되며, 이는 별도의 참가자 데이터셋에 대한 반복적인 훈련 및 테스트를 포함하며, 평균 정확도는 시스템의 견고성을 나타낸다. 또한, 혼동 행렬을 활용하여 모델의 성능을 평가하며, 15가지 특정 제스처를 분류하는 데 있어서의 장점과 개선의 여지를 더 깊게 이해한다. 연구 커뮤니티와 필요한 사람들에게 기여하기 위해 제안된 KSLRS의 전체 코드베이스는 MATLAB 파일 교환 플랫폼에서 무료로 사용하고 더욱 개선할 수 있도록 공개된다. 이 연구는 궁극적으로 청각 장애를 가진 사람들과 그렇지 않은 사람들 사이에서 이해와 상호작용을 촉진하여 의사소통 장벽이 줄어드는 세상을 만드는 데 이러한 수화 인식의 발전이 도움이 되기를 바란다.

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