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영어

The Weightless Neural Network(WNN) has the advantage of the processing speed, less computability than weighted neural network which readjusts the weight. Especially, The behavior information such as sequential gesture has many serial correlation. So, It is required the high computability and processing time to recognize. To solve these problem, Many algorithms used that added preprocessing and hardware interface device to reduce the computability and speed. In this paper, we proposed the Ram based Sequential Cumulative Neural Network(SCNN) model which is sign language recognition system without preprocessing and hardware interface. We experimented with using compound words in continuous korean sign language which was input binary image with edge detection from camera. The recognition system of sign language without preprocessing got 93% recognition rate.

한국어

가중치가 없는 램 기반 신경망은 가중치를 재조정하는 기존 신경망에 비해 계산량 및 인식 시간이 적은 장점을 가지고 있다. 특히 연속적인 연관성을 갖는 제스처와 같은 행위 정보는 각각의 정보들이 시계열적 상관관계를 갖는다. 이와 같은 행위 정보를 인식하려면 일반적으로 많은 계산량과 처리 시간이 요구된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 전처리 과정의 삽입 및 하드웨어 인터페이스 활용 등을 이용한다. 본 논문에서는 이와 같은 추가적인 방법 없이 순차 램 기반 누적 신경망으로 연속적인 행위 정보인 한글 복합어 수화 인식 시스템을 구현하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 카메라로부터 입력받은 연속적인 복합어 수화 영상을 최소한의 이미지 처리인 경계선 검출만으로 수화 인식을 실험하였다. 경계선 검출 후 이진 영상을 전처리 과정 없이 제안된 순차 램 기반 누적 신경망 시스템으로 처리된 결과는 93%의 인식률을 얻었다.