تشخیص الفبای دستی فارسی ناشنوایان مبتنی بر اطلاعات نرمال سازی شده در تصاویر ژرفا

پس از ارائه دستگاه کینکت، محصول شرکت مایکروسافت گزارشهای بسیاری از کاربرد این دستگاه در تشخیص حالت دست و انگشتان منتشر شده-است. در بیشتر این کاربرد ها اطلاعات ژرفا تنها برای جداسازی تصویر دست از پس زمینه استفاده شده و پردازش اصلی بر روی تصاویر ویدیویی و در فضای دو بعدی انجام شده است. در این مقاله روشی ارائه می شود که اطلاعات ژرفا نقش پر رنگ تری در پردارش دارند. با کمک روش آستانه گذاری مبتنی بر ژرفا، ابتدا قالب دست شخص در فضای سه بعدی استخراج می شود. سپس در فضای سه بعدی، راستای عمود برکف دست پیدا شده و با استفاده از ماتریسهای دوران و انتقال، این راستا با راستای دوربین همسو می شود. به این ترتیب دورانهای دست حول محورهای پیچ و یاو از تصویر حذف شده و با استفاده از ماتریس انتقال، تصویر دست در فاصله مشخصی از دوربین قرار می گیرد. در مرحله بعد، از دو ابزار تبدیل موجک و یک توصیفگر جدید به نام توصیفگر دایروی که در این سیستم معرفی شده است برای استخراج ویژگی ها استفاده می شود. یک شبکه های عصبی، غربالگری اولیه را در ویژگی های استخراج شده توسط تبدیل موجک انجام داده و سپس توصیفگر دایروی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان بازشناسی حرف موردنظر را به اتمام می رساند. در آزمایشهای عملی با کمک اطلاعات برخط سنسور کینکت دقت شناسایی حروف الفبای فارسی %7/96 و تاخیر 2 ثانیه برای هر علامت بدست آمده است.