Text
Recognition system of Indonesia sign language based on sensor and artificial neural network
Bahasa isyarat adalahrnsalah satu cara yang paling alami dalam berkomunikasi bagi kaum tuna rungu. Tujuan pengenalan bahasa isyaratrnadalah untuk menerjemahkan bahasa isyarat ke dalam bentuk teks dan atau suara sehingga komunikasi antara kaumrntuna rungu dengan masyarakat luas dapat terjalin. Penelitian ini mengembangkan sistem isyarat bahasa Indonesiarnberbasis sensor flex dan accelerometer. Sistem pengenalan ini menggunakan sarung tangan bersensor untukrnmengumpulkan data. Data sens~F yang diolah menjadi vektor ciri adalah data tekukan kelima jari tangan danrnakselarasi telapak tangan selama melakukan gerak isyarat kata. Bagian terpenting pada sistem pengenalan adalahrnekstraksi fitur. Proses ekstraksi fitur daP.lm penelitian ini menggunakan histogram. Hasil ekstraksi fitur digunakanrnsebagai data training dan data testing pada sistem pengenal menggunakan Adaptive Neighborhood based ModifiedrnBackpropagation (ANMBP). Sistem pengenalan bahasa isyarat ini diimplementasikan dan diuji coba denganrnmenggunakan 1000 data dari 50 gerak isyarat, dengan jumlah 20 data untuk tiap gerak isyarat. 500 data digunakanrnuntuk data training dan 500 data untuk data testing. Hasil pengujian mendapatkan akurasi 91,60% dalam modernoffline.
Tidak ada salinan data
Tidak tersedia versi lain