실시간 수어 번역 인식 모듈생성 (with. MediaPipe, LSTM)

Team Project

Teaming 최준용, 이태범, 서동혁 (in Kookmin_University)

프로젝트 소개 : https://rahites.tistory.com/128

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• 실시간 영상 및 녹화 동영상을 활용해 지문자 인식 프로그램 생성

• 활용방안

  • 수어 사용자를 위한 학습 보조 프로그램 개발 가능
  • 실시간 수어 사용자와의 의사소통 프로그램 개발 가능

• 수어종류

  • 자모음(31개에 대한 한글 자모 지문자)

출처 : https://www.urimal.org/1222

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데이터 수집

• 31개의 자음, 모음에 대한 팀원 3명의 학습영상 촬영

각각 'ㅎ' , 'ㅏ' , 'ㄱ' 에 대한 data 생성중...

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데이터 전처리

출처 : https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands.html

수집한 영상 데이터에서 위와 같이 각 hand keypoint의 Vector, Angle 값을 인식해 데이터로 사용하게 됩니다.

본 프로젝트에서는 지문자를 활용하기 때문에 한손 keypoint만 활용하였습니다.

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Pipeline

• making_video.py

  • 원하는 자,모음을 설정해 동영상을 생성합니다. (openCV 활용)

• create_dataset_from_video.py

  • video data를 사용하여 hand keypoint의 Vector, Angle 값을 sequence data로 변환해 npy 파일로 저장합니다.

• train_hand_gesture.ipynb

  • npy file load하여 모델을 생성합니다.

• video_test_model_tflite.py

  • videoFolderPath를 지정하여 저장된 비디오를 활용하여 테스트합니다.

• webcam_test_model_tflite.py

  • webcam을 활용하여 실시간으로 테스트합니다.

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시연

Using webcam

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결론

저작권 문제로 여기엔 넣지 못했지만 타 youtube 동영상에 대입시켜본 결과 정확히 지문자를 분류 하는 성능을 보였다.
추가적으로 왼쪽 위에 뜨는 문자들을 결합해 text data까지 생성시킬 수 있도록 project를 향후 발전 시킬 계획에 있다.