Deep Learning을 이용한 손글씨 음향신호 인식 기술
안녕하세요. 2023년도 한성대학교 캡스톤디자인에 참가한 '캡짱'입니다. 캡짱은 소형 웨어러블 기기 사용 시 작은 키보드 입력에 불편함을 느끼는 사람들을 위해 손글씨 음향신호 인식 기술을 개발하였습니다. 약 50명의 사람들을 대상으로 책상 위에서 알파벳을 쓸 때 발생하는 음향 데이터셋을 수집하였고, Resnet-34로 학습시켜 모델을 만들었습니다. Write now는 워치용 어플로 책상에서 쓴 손글씨를 인식하여 화면에 나타내고, 복사하여 키보드처럼 사용할 수 있으며 긴급전화를 걸 수 있는 기능도 제공합니다. 또한, Right now는 아이들의 손글씨 음향을 인식하 여 영단어를 맞게 썼는지 채점해주는 학습용으로 활용할 수 있습니다
- 기대효과
- 다양한 응용 분야: 글자 입력 기반의 사용자 인터페이스 개선, 필기인식시스템,손글씨기반의자동번역및인식기술등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
- 편리한 입력 방식 제공: 키보드나 터치스크린 대신 손으로 직접 글자를 쓰는 동작을 통해 음향신호로 변환하여 입력할 수 있습니다.
- 접근성 개선: 음성이나 동작에 어려움이 있는 사용자들에게 정보 접근성을 개선해줍니다. 시각 장애인이나 신체적 제약이 있는 사람들도 손글씨로 표현된 정보를 소리로 변환하여 인식할 수 있어, 다양한 사용자들이 정보에 자유롭게 접근할 수 있습니다.
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| 이가현 | 김지원 | 조서영 | 석미혜 |
