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수화는 청각 장애인과 말하지 못하는 개인에게 오랫동안 기본적인 의사소통 수단이 되어왔으며, 포용성과 상호작용을 위한 중요한 도구 역할을 합니다. 그럼에도 불구하고, 이들 커뮤니티 외부의 많은 사람들이 수화를 효과적으로 이해하고 활용하는 데 어려움을 겪으면서 의사소통 장벽이 여전히 존재합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이미지 처리와 오디오 변환을 이용한 손 제스처 인식 시스템이라는 획기적인 시스템이 등장했습니다. 이 혁신적인 시스템은 수화와 손 제스처를 텍스트 및 오디오로 번역할 수 있는 애플리케이션을 개발하는 것을 목표로 하여, 청각 장애인과 말하지 못하는 개인과 더 넓은 사회 간의 의사소통을 촉진합니다. 이 시스템은 CNN 알고리즘과 같은 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 손 제스처를 감지하고 분류합니다. 또한 실시간 비디오 스트림에서 손 제스처 식별을 위한 MediaPipe 프레임워크를 활용합니다. 그 후, 시스템은 감지된 제스처를 해당 소리로 변환하여 즉각적인 피드백을 제공합니다. 특징 추출 CNN 알고리즘은 Python으로 구현되었으며, 실행은 외장 카메라에 연결된 Raspberry Pi에서 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이루어집니다. 이 포괄적인 접근 방식을 통해 시스템은 의사소통의 격차를 해소하고 다양한 사회적 환경에서 청각 장애인과 말하지 못하는 개인의 포용을 증진하고자 합니다.
Subashini et al. (Thu,)가 이 문제를 연구하였습니다.