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yolo를 이용할 때 test set에 대한 Map(정확도)를 측정하는 툴이 있다. 물론 yolo를 이용해 트레이닝 시키는 과정에서 validation data를 지정해두면 그에 대한 정확도를 알아낼수 있지만, 트레이닝이 끝난 이후 test set에 대한 정확도를 측정하는 것이 가장 클래식한 방법이기 때문에 이를 진행해보려 한다. 아래 툴을 이용했다. https://github.com/Cartucho/mAP GitHub - Cartucho/mAP: mean Average Precision - This code evaluates the performance of your neural net for object recognition. mean Average Precision - This code evalua..

대다수의 수어 번역 프로그램은 위와 같은 정지된 이미지(지화)에 대한 번역을 제공하고 있다. 또한 rnn을 이용하여 동적인 이미지를 번역하는 프로그램은 속도 저하로 인해 실시간 번역을 제공하기 어렵다는 문제가 있다. 이에 따라 동적인 이미지를 번역하면서도 실시간으로, 빠르게 수어를 번역할 수 있는 방법을 생각해보았다. 이 방법을 고민하는 데만 몇 달이 소요됐다. 방법은 수어 동작 별로 핵심 이미지를 검출하는 것. 예를 들면 '아파트'라는 단어의 경우, sldict.korean.go.kr/front/sign/signContentsView.do?origin_no=11964&top_category=CTE&category=&searchKeyword=%EC%95%84%ED%8C%8C%ED%8A%B8&searchC..

구글에 '수어 번역'을 검색하면 내 블로그가 제일 먼저 나온다. 꾸준하게 저 글만큼은 방문하는 사람이 정말 많다. 그러나... 나도 아직 주니어이다. ㅜ 저 프로젝트 또한 내 인생의 첫 개발프로젝트였다. 더군다나 문서화에 익숙지 않다보니 사람들이 한번 방문은 해보지만, 그냥 다시 나가는 듯 하여.... 혹여나 일년전의 나처럼 헤맬 누군가가 있을까봐 문서화를 좀 더 열심히 해보기로 했다. 반겨주시길!!^^ 기존의 수어 번역 CNN 오픈소스 EvilPort2 github.com/EvilPort2/Sign-Language GitHub - EvilPort2/Sign-Language: A very simple CNN project. A very simple CNN project. Contribute to Evil..

손동작을 어떻게 인식할 수 있을까? 다양한 방법을 찾아봤다. 대부분은 피부색의 범위를 설정해놓고 그에 부합하는 영역을 검출하는 방식이다. 그렇기 때문에 배경이 살색과 비슷할 경우 손동작을 검출하기 어려움. 테스트 결과 각각 다른 코드로 테스트 해봤다. 첫번째는 배경도 같이 검출되고, 두번째는 잡음이 심한 단점이 있다. 사실 참고한 코드가 작동을 안해서 어떻게든 동작하게 만들다 보니.. 결과가 좋지는 않은듯 이 코드의 대략적 알고리즘은 이렇다. 얼굴 인식 -> 얼굴에 해당하는 부분 제거 -> 살색 검출을 통해 손 인식 -> 경계선 검출 -> 손끝점 인식 가장 핵심적인 경계선 검출 알고리즘에 대해 이해한 바를 얘기해보겠다. 손가락 인식 파트에서 가장 중요한 기술은 손의 경계선을 검출하는 것이다. 화면과 같은..