@ARTICLE{Mousavinia, author = {Rajabi, Shahab and Mousavinia, Amir and }, title = {Persian sign language detection based on normalized depth image information}, volume = {13}, number = {3}, abstract ={پس از ارائه دستگاه کینکت، محصول شرکت مایکروسافت گزارشهای بسیاری از کاربرد این دستگاه در تشخیص حالت دست و انگشتان منتشر شده-است. در بیشتر این کاربرد ها اطلاعات ژرفا تنها برای جداسازی تصویر دست از پس زمینه استفاده شده و پردازش اصلی بر روی تصاویر ویدیویی و در فضای دو بعدی انجام شده¬است. در این مقاله روشی ارائه می¬شود که اطلاعات ژرفا نقش پر رنگ تری در پردارش دارند. با کمک روش آستانه گذاری مبتنی بر ژرفا، ابتدا قالب دست شخص در فضای سه بعدی استخراج می¬شود. سپس در فضای سه بعدی، راستای عمود برکف دست پیدا شده و با استفاده از ماتریسهای دوران و انتقال، این راستا با راستای دوربین همسو می¬شود. به این ترتیب دورانهای دست حول محورهای پیچ و یاو از تصویر حذف شده و با استفاده از ماتریس انتقال، تصویر دست در فاصله مشخصی از دوربین قرار می¬گیرد. در مرحله بعد، از دو ابزار تبدیل موجک و یک توصیفگر جدید به نام توصیفگر دایروی که در این سیستم معرفی شده¬است برای استخراج ویژگی ها استفاده می¬شود. یک شبکه های عصبی، غربالگری اولیه را در ویژگی های استخراج شده توسط تبدیل موجک انجام داده و سپس توصیفگر دایروی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان بازشناسی حرف موردنظر را به اتمام می¬رساند. در آزمایشهای عملی با کمک اطلاعات برخط سنسور کینکت دقت شناسایی حروف الفبای فارسی %7/96 و تاخیر 2 ثانیه برای هر علامت بدست آمده¬است. }, URL = {http://joc.kntu.ac.ir/article-1-613-fa.html}, eprint = {http://joc.kntu.ac.ir/article-1-613-fa.pdf}, journal = {Journal of Control}, doi = {10.29252/joc.13.3.29}, year = {2019} }