MediaPipe Hand 모델 기반의 수어 영상 손 관절 인식 및 LSTM 기반 데이터 학습

초록

본 논문은 MediaPipe Hand Landmarks와 LSTM 기반 신경망을 활용하여 100개의 수어 단어를 정확하게 분류하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 수어 영상에서 손 관절의 위치를 추출하고, 이를 LSTM 신경망 모델로 학습하여 수어 인식 정확도를 높이는 방법을 제시한다. 이 연구는 수어 교육의 접근성을 높이고, 교육적 활용 가능성을 넓히기 위한 목적을 가지고 있다.