การสกัดคุณลักษณะแบบใหม่เพื่อใช้รู้จำภาษามือแบบ 2 มิติ โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

A novel feature extraction for 2-D american sign language recogniton using artifical neural networks

Name: อริยา ทองทวี

Organization : สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง. คณะวิศวกรรมศาสตร์

keyword: นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์)

ThaSH: ภาษามือ -- การประมวลผลภาพ

; Neural networks (Computer science)

Abstract: ภาษามือถือเป็นการสื่อสารทางกายภาพแบบหนึ่งซึ่งช่วยถ่ายทอดความหมายแทนการใช้เสียงพูดเพื่อแสดงความคิดเห็นของผู้สื่อสาร วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จึงนำเสนออัลกอริทึมที่เข้าใจได้ง่ายและมีประสิทธิภาพซึ่งใช้สกัดคุณลักษณะของมือเพื่อให้โปรแกรมสามารถรู้จำตัวอักษรและคำในภาษาอังกฤษจากท่าทางซึ่งมีทั้งแบบหยุดนิ่งและเคลื่อนไหวได้ โดยทำการแบ่งการทดลองออกเป็น 2 ส่วน ได้แก่ การสกัดคุณลักษณะเพื่อใช้รู้จำภาษามือที่เป็นตัวอักษรภาษาอังกฤษ ซึ่งประกอบไปด้วยคุณลักษณะที่แตกต่างกัน 4 คุณลักษณะ เพื่อจำแนกตัวอักษรภาษาอังกฤษ 26 ตัว และส่วนที่สองคือการสกัดคุณลักษณะเพื่อใช้รู้จำภาษามือที่เป็นคำในภาษาอังกฤษประกอบไปด้วยคุณลักษณะที่แตกต่างกัน 11 คุณลักษณะ เพื่อจำแนกคำที่ใช้ในชีวิตประจำวันจำนวน 27 คำ หลังจากสกัดคุณลักษณะแล้วจำข้อมูลจะถูกนำเข้าไปประมวลผลในระบบโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อวิเคราะห์และจำแนกท่าทางที่รับเข้ามา ผลจากการทดลองพบว่าทั้งสองการทดลองมีค่าความถูกต้องสูงถึงประมาณร้อยละ 94

สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: Lifelong@kmitl.ac.th

Name: ยุทธนา คิดใจเดียว

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์

Email : yuttana.ki@kmitl.ac.th

Created: 2562

Modified: 2563-09-10

Issued: 2563-09-10

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: EThesis

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต (วิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์)

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์

Grantor: สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

©copyrights สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	Fulltext Ariya Thongtawee.pdf	4.89 MB	29	2025-07-12 22:59:43

ใช้เวลา

0.022267 วินาที