วิธีการรู้จำอักขระภาษาไทยผ่านวีดิทัศน์แสดงการขยับมือแบบเรียลไทม์ ด้วยเทคนิคการเรียนรู้แบบเชิงลึกที่ใช้พลังงานต่ำ

Thai characters recognition through hand movements in real-time video using low-power deep learning technique

Name: ทศพล คันธรส

ThaSH: วิทยาการคอมพิวเตอร์

ThaSH: คอมพิวเตอร์วิทัศน์

ThaSH: นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์)

ThaSH: คนใบ้ -- การสื่อสาร

ThaSH: ภาษามือ

Abstract: บุคคลหรือผู้ป่วยที่เกิดความบกพร่องในการเปล่งเสียงพูดอันเนื่องมาจากผลกระทบจากโรค ก่อให้เกิดความลำบากแก่ผู้รับสารที่อาศัยการสื่อสารด้วยเสียงเป็นหลัก แม้ว่าปัจจุบันภาษามือเป็น มาตรฐานหนึ่งที่ใช้สื่อสารผ่านการใช้ท่าทางหรือการเคลื่อนไหวจากมือให้เป็นสัญลักษณ์ แต่ในสภาพ ความเป็นจริงแล้วนั้น หากผู้รับสารไม่เคยได้เรียนรู้ภาษามือ อาจเป็นปัญหาของผู้รับสารที่จะเข้าใจได้ อีกทั้งการเรียนรู้ภาษามือสำหรับผู้ป่วยก็เช่นกัน อาจเป็นเรื่องใหม่ที่ต้องใช้เวลาและยุ่งยากต่อการ เรียนรู้ สมองไม่อาจจดจำหรือรับรู้สิ่งใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพเท่าที่ควร ปัจจุบันการพัฒนาให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้หรือรู้จำได้เหมือนมนุษย์มีได้หลายวิธี วิธี หนึ่งที่กำลังได้รับความนิยมคือใช้วิธีทางด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) ที่รับข้อมูลภาพ เคลื่อนไหวจากกล้องวิดีโอ นำไปสู่การสอนให้คอมพิวเตอร์สามารถแยกแยะสิ่งต่างๆจากภาพวีดีโอ ได้ ด้วยเหตุนี้ผู้จัยจึงสนใจที่จะแก้ปัญหาการสื่อสารสำหรับผู้ป่วยที่มีอาการดังกล่าว ด้วยเทคนิคและ ขั้นตอนวิธีการรู้จำอักขระภาษาไทย ขั้นตอนวิธีที่นำเสนอจะตรวจจับการเคลื่อนที่ของนิ้วมือแบบ เรียลไทม์ผ่านกล้องวิดีโอ และอาศัยการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อรู้จำอักขระ เพื่ออำนวยความสะดวกในการ สื่อสารอย่างง่ายระหว่างผู้ป่วยและผู้ดูแล อีกทั้งผู้วิจัยมุ่งพัฒนาให้ขั้นตอนวิธีเหมาะสมกับการนำไปใช้ บนอุปกรณ์ประมวลผลที่ใช้พลังงานต่ำด้วยเพื่อลดข้อจำกัดในการนำไปประยุกต์ใช้งาน

Abstract: Persons or patients who develops speech impairment due to the effects of the disease may pose difficulties for listener who relies mainly on voice communication. Although sign language is now a standard for verbal communicate through the use of gestures or hand movements as symbols. However if the recipient has never learned sign language it may be a problem for the audience to understand. Also, the learning of sign language for patients might be impractical. It may be a new subject that takes time and is difficult to learn. The brain cannot remember or perceive new things as effectively as it should. Nowadays, there are many ways for the development of computers to be able to learn or recognize like humans. One method that is gaining popularity is computer vision method, which receives moving image data from a video camera and learns to distinguish things from video images. For this reason, the researchers are interested in solving communication problems for patients with speech impairment with algorithm that recognizes some Thai characters. The proposed algorithm detects finger movements in real time through a video camera. It them employs deep learning to recognize letters. This is to facilitate simple communication between patients and caregivers. In addition, the researcher aims to develop an algorithm which is suitable for using on low-power computing devices to widen its applicability in limited-resource domains.

มหาวิทยาลัยเชียงใหม่. สำนักหอสมุด

Address: เชียงใหม่

Email: cmulibref@cmu.ac.th

Name: จักรเมธ บุตรกระจ่าง

Role: อาจารย์ที่ปรึกษา

Created: 2565

Modified: 2566-08-08

Issued: 2566-08-08

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิทยาการคอมพิวเตอร์

Grantor: มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

©copyrights มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	630532003.pdf	10.87 MB	15	2025-07-08 22:19:50

ใช้เวลา

0.016954 วินาที