Geri Dön

İşaret dilinin bilgisayarlı yorumlanması

Computer-based sign language interpretation

  1. Tez No: 244507
  2. Yazar: SELDA BAYRAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VASİF V. NABİYEV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Bu tez çalışmasında işitme engellilerin kullandığı, işaret dilinin bilgisayarlı yorumlanması hedeflenmiştir. Bunun için, işaret dilinde kullanılan kelimelerinin temsil şeklini belirlemek ve bu şekli kullanarak sınıflandırma işlemlerinin yapılması gerekmektedir.İlk olarak, verilerin elde edileceği videoda elin hareketinin takibi gerçekleştirilmiştir. Nesne takibi için ortalama kayma algoritması kullanılmıştır. Böylece zaman içinde elin şeklindeki değişim ve yörüngesi elde edilmektedir.Bir sonraki aşamada elde edilen yörüngeden özellik vektörleri çıkarılmaktadır. El şeklinin özellik vektörlerini çıkarmak için, Zernike momentler hesaplanmaktadır.Son olarak da çeşitli el işaretlerinin tanınması için saklı Markov model sınıflandırması önerilmiştir. Tanıma işleminde eğitilmiş sistemdeki işaretler arasındaki benzerliğe göre karar verilmektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, it is aimed to interpret sign language used by deaf people based on computer. For this, it is required to determine representations for words used in the sign language and perform classification by using these representations.First of all, hand motion tracking in the video where datas are extracted from was implemented. For object tracking, mean shift algorithm was used. Thus, change in hand shape in time and trajectory of hand were obtained.In the next step, the feature vectors were extracted from the obtained trajectory. To extract hand shape feature vectors, Zernike moments were computed.Finally, hidden Markov model classification was proposed for various types of hand gesture recognition. The decision regarding in recognition was made based on similarity among signs in the trained system.

Benzer Tezler

  1. Elektrokardiyogram vurularının GAL ağı yardımıyla sınıflandırılması

    Classification of electrocardiogram beats using GAL network

    SELİN METİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK

  2. Investigation of timbral qualities of guitar using wavelet analysis

    Gitarın tınısal özelliklerinin dalgacık analizi kullanılarakaraştırılması

    ŞAFAK EKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

    PROF. DR. CAN KARADOĞAN

  3. American sign language recognitionusing YOLOv4 method

    Amerikan işaret dili tanımıYOLOv4 yöntemini kullanma

    ALI MAHMOOD SHAKIR AL-SHAHEEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK

  4. Sign language classification system

    İşaret dili sınıflandırma sistemi

    NASEIM GHRIBI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OKATAN

  5. Yazılı Türkçe dilinden Türk işaret diline (tid) makine çevirisi sistemi

    Text to sign language machine translation system for Turkish

    CİHAT ERYİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE