Klasifikasi Bahasa Isyarat Indonesia Penyandang Tunawicara Convolutional Neural Network-2D Time-Distributed.

Amri Rahman, Afrizal (2022) Klasifikasi Bahasa Isyarat Indonesia Penyandang Tunawicara Convolutional Neural Network-2D Time-Distributed. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07111950050006-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2024. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Bahasa merupakan sebuah media untuk berkomunikas dengan sesamai antar manusia. Namun dalam bahasa ada yang dilakukan dengan verbal dan nonverbal, dan para penyandang tunawicara merupakan salah satunya untuk berkomunikasi secara non-verbal. Teknologi motion capture merupakan teknologi yang dikembangkan dengan pesat hingga digunakan dalam bisnis industri. Dan tantangan terbaru pada teknologi tersebut adalah mampu mengimplementasikannya ke dalam bahasa isyarat Indonesia khusus penyandang tuna wicara. Hal tersebut bertujuan agar para penyandang tuna-wicara tidak memiliki
kesusahan untuk berkomunikasi dengan masyarakat umum. Dengan adanya penelitian ini bisa bermanfaat bagi peneliti sebelumnya untuk dikembangkan lagi dan menjadi inovasi dalam menyelesaikan sebuah permasalah.
================================================================================================
Language is a medium for communicating with fellow human beings. However, in language there are things that are done verbally and non-verbally, and people with disabilities are one of them to communicate non-verbally. Motion capture technology is a technology that is being developed rapidly to be used in industrial businesses. And the latest challenge in this technology is being able to implement it into Indonesian sign language specifically for the speech impaired. This is intended so that people with speech impairments do not have difficulty communicating with the general public. With this research, it can be useful for previous researchers to be developed again and become an innovation in solving a problem.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	komunikasi non-verbal, Motion Capture, Tunawicara, Bahasa isyarat Indonesia, Non-verbal Communication, Speech Impairment, Indonesian Sign Language.
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T385 Visualization--Technique T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing T Technology > T Technology (General) > T57.8 Nonlinear programming. Support vector machine. Wavelets. Hidden Markov models. T Technology > T Technology (General) > T57.83 Dynamic programming
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Afrizal Amri Rahman
Date Deposited:	12 Feb 2022 16:51
Last Modified:	31 Oct 2022 01:53
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/93868

Actions (login required)

View Item