Anggita, Tiara (2018) Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia dengan Metode Dynamic Time Warping (DTW) menggunakan Kinect 2.0. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
5114100176-Undergraduate_Theses.pdf - Accepted Version Download (3MB) | Preview |
Abstract
Bahasa isyarat memungkinkan tuna rungu dan tuna wicara untuk saling berkomunikasi. Meski begitu, bahasa isyarat tidak dipahami oleh sebagian besar masyarakat umum. Perkembangan teknologi untuk menerjemahkan bahasa isyarat Indonesia secara real-time bisa bermanfaat bagi komunitas tuna rungu.
Pada penelitian sebelumnya, pengenalan bahasa isyarat menggunakan teknologi Kinect sudah berhasil dibuat, namun penggunaan fiturnya hanya sebatas bahasa isyarat dengan gerakan statis saja. Selain itu, terdapat penelitian sebelumnya yang menggunakan ekstraksi fitur hanya untuk mengenali bahasa isyarat dinamis saja. Pada Tugas Akhir ini, penulis mengusulkan sebuah metode yang mampu mengenali secara real-time bahasa isyarat Indonesia dengan ekstraksi fitur untuk mengenali bahasa isyarat yang bersifat statis dan dinamis yang kemudian dicocokkan dengan menggunakan metode Dynamic Time Warping (DTW)
Hasil pengujian dalam Tugas Akhir ini menunjukkan bahwa metode DTW yang digunakan untuk mengenali gerakan isyarat mencapai akurasi rata-rata 93%. Hasil tersebut masih dapat ditingkatkan dengan menambahkan data training maupun menggabungkan metode lain dalam mengenali bahasa isyarat.
========================================================================================================
Sign language allows hearing and speech impaired people to communicate each other. Nevertheless, sign language is not understood by most of common people. Technological development of a real-time Indonesian sign language translator could be beneficial to the speech impaired community.
In previous research, sign language recognition using Kinect technology has been done, but only limited to sign language with static movement only. There was also a previous research using feature extraction in sign language recognition, but only used for dynamic movement. In this final project, the author proposes a method capable of recognize in real-time a basic list of Indonesian sign language using feature extraction that can be use for both static and dynamic movement which then matched by using Dynamic Time Warping (DTW) method.
The test results of this final project show that the DTW method for gesture recognition achieve a mean accuracy of 93%. These results can still be improved by adding training data or using/combining other method in recognizing sign languages.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSIf 006.454 Ang p-1 3100018074782 |
| Uncontrolled Keywords: | Bahasa isyarat Indonesia, Dynamic Time Warping, Kinect 2 |
| Subjects: | L Education > L Education (General) T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Tiara Anggita |
| Date Deposited: | 27 Mar 2018 03:13 |
| Last Modified: | 24 Jul 2020 06:12 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/50148 |
Actions (login required)
 |
View Item |