Abstract-This paper föreslår ett komplett skelett av isolerade Video Based Indian Sign Language Recognition System (INSLR) som integrerar olika bildbehandling tekniker och beräknings intelligens tekniker för att hantera meningsigenkänning. Systemet är utvecklat för att förbättra kommunikationen mellan hörselskadade och normala människor som lovar dem bättre sociala utsikter. En wavelet-baserad videosegmenteringsteknik föreslås som detekterar former av olika handskyltar och huvudrörelser i videobaserad installation. Forma funktioner av handgester extraheras med hjälp av elliptiska Fourier beskrivningar som i högsta grad minskar funktionen vektorer för en bild. Principkomponentanalys (PCA) minimerar fortfarande funktionen vektor för en viss gest video och funktionerna påverkas inte av skalning eller rotation av gester i en video som gör systemet mer flexibelt. Funktioner som genereras med hjälp av dessa tekniker gör funktionen vektor unik för en viss gest. Erkännande av gester från de extraherade funktionerna görs med hjälp av en Sugeno typ fuzzy inference system som använder linjära utdata medlemsfunktioner. Slutligen använder INSLR systemet ett ljudsystem för att spela de erkända gester tillsammans med textutmatning. Systemet testas med hjälp av en datamängd på 80 ord och meningar av 10 olika signers. De experimentella resultaten visar att vårt system har en igenkänningsgrad på 96%. Index Terms-indiskt teckenspråk, luddigt inference system, wavelet transform, canny edge operatör, bildfusion, elliptiska fyrfärgare deskriptorer, principkomponentanalys. Teckenspråket är ett naturligt språk som används för kommunikation av hörselskadade. Ett teckenspråk relaterar bokstäver, ord och meningar i ett talat språk till handtecken och kroppsgester som gör det lättare för hörselskadade människor att kommunicera sinsemellan. Teckenspråksigenkänningssystem utgör en kanal för kommunikation mellan hörselskadade och normala människor. Genom att göra detta system fullt genomförbart kan man skapa arbetstillfällen för hörselskadade inom olika områden av deras intresse. Framsteg när det gäller teckenspråksigenkänning kan till stor del främja forskning inom områdena mänskligt datorgränssnitt. Detta papper ger en ny teknik för att känna igen tecken på indiska teckenspråk med hjälp av wavelet transform och fuzzy inference system. Den huvudsakliga beståndsdelen i varje system för teckenspråksigenkänning är handgester och former som normalt används av döva människor för att kommunicera sinsemellan. En gest definieras som en energisk handrörelse och skapar tecken med dem som alfabet, siffror, ord och meningar. Gester klassificeras i två typ statiska gester och dynamiska gester. Statisk gest hänvisar till vissa mönster av hand och finger orientering där som dynamiska gester innebär olika rörelse och orientering av händer och ansiktsuttryck används till stor del för att känna igen kontinuerlig ström av meningar. Vår metod för gestigenkänning är en visionsbaserad teknik som inte använder rörelsesensorhandskar eller färgade handskar för att systemet ska känna igen handformer. En komplett gestigenkänningssystem kräver förståelse av handformer, fingerorienteringar, handspårning och ansiktsuttryck spårning. Följaktligen klassificeras system för teckenspråksigenkänning i två breda kategorier: sensorhandske baserad [1], [2] och visionsbaserade system [3]. Den första kategorin kräver att undertecknarna bär en sensorhandske eller en färgad handske. Att bära handsken förenklar uppgiften att segmentera under bearbetningen. Handskebaserade metoder lider av nackdelar såsom att undertecknaren måste bära sensorn hårdvara tillsammans med handsken under driften av systemet. Som jämförelse använder visionsbaserade system algoritmer för bildbehandling för att upptäcka och spåra handskyltar samt ansiktsuttryck av undertecknaren, vilket är lättare för undertecknaren utan att bära handskar. Det finns dock precisionsproblem relaterade till bildbehandlingsalgoritmer som är ett dynamiskt forskningsområde. Thad starner föreslog ett amerikanskt teckenspråksigenkänningssystem i realtid med hjälp av bärbar datorbaserad video [4] som använder dold makovmodell (HMM) för att känna igen kontinuerligt amerikanskt teckenspråkssystem. Tecken är modellerade med fyra stater av HMM som har god igenkänningsnoggrannhet. Deras system fungerar bra, men det är inte signer oberoende. M.K.Bhuyan [5] använde handformer och handbanor för att känna igen statiska och dynamiska handtecken från indiska teckenspråk. Det använda begreppet objektbaserad video abstraktion teknik för segmentering av ramar i video objekt plan där handen betraktas som ett video objekt. Deras experimentella resultat visar att deras system kan klassificera och känna igen statiska, dynamiska gester tillsammans med meningar med överlägsen konsekvens. Yu Zhou, Xilin chen [6] föreslog en signeranpassningsmetod som kombinerar maximal en posteriori och iterativa vektorfält utjämning för att minska mängden data och de har uppnått god igenkänningsfrekvens. I detta dokument föreslår vi ett system för erkännande av teckenspråk för att omvandla tecken på indiskt teckenspråk till röstkommandon med hjälp av hand- och huvudgester av människor. [17].................................................................. Test av systemet görs genom att ta prover från 10 olika signers för varje gest. De erkända tecknen är anslutna till datorns ljudutgång med hjälp av MATLAB programvara tillsammans med textutmatning. Slutligen är ett grafiskt gränssnitt byggt för att träna och testa nya skyltar automatiskt av användarna. Indian teckenspråk har inte en standard databas som American Sign Language databas (ASL) som kan nås från internet. Därför har vi beslutat att samla in vår indiska teckenspråksdatabas (ISL) genom att samarbeta nära med det indiska döva samhället och shanti ashramskolan för döva barn, Visakhapatnam. I processen först har vi samlat 80 tecken på alfabet, siffror och ord från indiska teckenspråk. Listan över några av orden visas i tabell I.  Videorna filmas i en kontrollerad miljö med hjälp av en Sony cyber shot H7 digital videokamera med en upplösning på 640X480 pixlar som fångar 25 bilder per sekund. För vårt experiment erbjöd sig tio olika signatörer att delta där varje signare uppmanas att upprepa varje gest två gånger under olika ljusförhållanden med totalt 1600 gestvideor för totalt 80 tecken. En video förvärvsprocess utsätts för många miljöförhållanden såsom position kamera, belysning och buller. Den enda begränsningen i vårt system är att undertecknaren måste bära en mörkfärgad fullärmad skjorta med en mörk bakgrund. Det föreslagna systemet har fyra bearbetningssteg med explicit videoförbehandling, bildsegmentering, extrahering och mönsterklassificering. Bilda. 1 visar ramen för den föreslagna metoden. Förbehandlingsstadiet består i huvudsak av två operationer, nämligen bildstorlek och filtrering. RGB-video konverteras till indexerade bildramar. Indexerade videoramar ändrar storlek för att minska upplösningen för att minska bearbetningstiden. Här skalade vi ned upplösningen från 640 och 480 till 256 till 256 bild Bild. 1................................................................ Föreslagen ram för vårt system. Användning av interpoleringsmetoder. RGB bilder består av 3 plan IACSIT International Journal of Engineering and Technology, Vol. Fyra, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 5, oktober 2012 538 och bearbetning innebär manipulering av alla tre plan samtidigt som bearbetningstiden förbrukas. Därför konverteras RGB indexerade videoramar till gråskala indexerade videoramar genom att bilda en viktad summa av R, G och B komponenter för att minska komplexiteten. Ytterligare Gaussian low pass filter appliceras på den grå skala bilden för att ta bort högfrekventa buller och släta ut bildramarna. Bilda. 2 visar alla förbearbetningstekniker som tillämpas på indexerade ramar av skylt "A".  Segmentering på icke triviala videoramar bestämmer framgång eller misslyckande av någon datoriserad analys förfaranden. Segmentering sker genom sammansmältning av diskreta wavelettransform (DWT) och canny-drivna bilder. Denna fusionsteknik ger entydiga sanna kanter jämfört med vilken kantdetektionsalgoritm som helst. På den filtrerade bilden appliceras canny edge detektor. Canny edge detektor utför följande operationer på bilden som, bild utjämning med en Gaussian filter, beräkning lutning och vinkel, tillämpa icke maxima dämpning till lutningen av bilden, använda dubbel tröskel och anslutningsanalys för att upptäcka och länka kanter. Bilden av kannykanten som detekterats och som applicerats på en enda skyltram visas i bild. 3............................................................... Som vi kan observera några oönskade linjer nära händer och hals som är falska kanter om vårt experiment. Vi är intresserade av att utvinna huvud- och handdelar för vidare bearbetning som uppnås genom att blanda canny med diskret wavelettransform. Anta bild sönderdelning modell av wavelet transform, den ursprungliga gråskalan bilden kan delas in i låg frekvens, hög frekvens och diagonal information. Vidare är den lågfrekventa underbilden sub indelad i lågfrekventa, högfrekventa och diagonala bilder med hjälp av daubechies familj av wavelets. De verkliga kanterna på bilden är inbäddade i högfrekventa komponenter av bilden tillsammans med buller. Fuse Lågfrekvent sub bild rekonstruerade wavelet koefficienter och canny bild genom summering. På den erhållna sammanslagen bild ram tröskel tillämpas med hjälp av Otsu"s algoritm som resulterar i en kantad bild. Resultatet av segmenteringen visas i bild. 4...........................................  Segmenteringen ger en låg data i form av pixlar längs en gräns eller pixlar som finns i en region. Vi är främst intresserade av gräns pixlarna som är handformer av undertecknaren. För att extrahera form kontur med minsta antal pixlar för en bildram utan att förlora forminformation väljer vi Fourier Descriptors. Fourier deskriptorer tillskriver ofta tidigt arbete av cosgriff (1960), gör det möjligt för oss att få kraften i Fourier teori att forma beskrivningen. Den grundläggande idén med Fourier deskriptorer är att karakterisera en kurva med en uppsättning tal som representerar frekvensinnehållet i en hel form. Fouriers deskriptorer låter oss välja en liten uppsättning siffror som beskriver en form för en bildram. Denna egenskap Fourier deskriptorer är till hjälp eftersom dessa Fourier koefficienter bär form information som inte är okänslig för översättning, rotation och skalförändringar. Men förändringarna i dessa parametrar kan relateras till omvandlingar på deskriptorer. Fourier representationer artikuleras i termer av ortogonala basfunktioner, vilket gör att parametrarna skiljer sig åt och därmed undviker redundans. Gränsen mellan händer och huvud eller dess kontur kan representeras av slutna kurvor. Som ett resultat av kurvornas periodicitet projicering på den vertikala och horisontella axeln använde vi elliptiska fyrkantigare representationer för att modellera hand- och huvudkonturerna. De elliptiska fyrkantiga deskriptorerna för en sluten kontur definieras som Engineering and Technology, Vol. Fyra, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 5, oktober 2012 539 Således alla slutna kurva kan modelleras med sina fyraier koefficienter (a 0, c 0, a k, b k, c k, d k ). Där k representerar ellipsets rang och för k=1 motsvarar den slutna kurvans grundläggande komponent. För att passa exakt på bilden sluten kurva måste man anställa mer än en ellips för att göra det. Ur geometrisk synvinkel är en enkel ellips modellerad av ekvationen där A är semi-huvudaxel orienterad i horisontell axelriktning och B är semi-mindre axel orienterad i vertikal axel. Utgångspunkten för modellen ligger med en halv huvudaxel. Med tanke på den rationella vinkeln och fasförskjutningen från huvudaxeln får vi en mer omfattande representation av ellipsen som där Eq(3) blir Från ovanstående ekvation kan vi skriva de fyra högre koefficienterna av k där A k, B k, K, K är mer förståeliga parametrar av samma ellips och förhållandet mellan dessa inställda parametrar kan beräknas. Tomten med olika fyrtalskoefficienter tillsammans med sikten över huvud- och handkonturerna visas i bild. 6............................................................. För en typisk video av undertecknaren med 45 ramar får vi en matris av 45 till 20 värden som representerar formen information om händer och huvud. För 80 tecken blir vår funktion vektorstorlek mycket stor och förbrukar mer bearbetningstid i nästa steg. Därför behandlar vi den nuvarande vektorn med hjälp av principkomponentanalys (PCA) som använder faktorisering för att omvandla data enligt dess statistiska egenskaper. Denna datatransformation är särskilt användbar för klassificeringsproblem när datamängden är mycket stor. I den erhållna funktionsmatrisen definierar varje kolumn i matrisen en funktionsvektor. För klassificeringsproblem väljer vi funktioner med stora variansvärden. Till att börja med, databasen är en 80-80 matris som består av 80 funktion vektorer och varje kolumn representerar en viss tecken video. Denna funktionsmatris kommer att användas för att träna fuzzy inference system. För mönsterklassificering ansåg vi Takagi-sugeno-kang (TSK) eller helt enkelt sugeno typ Fuuzy inference system [18]-[23] eftersom utdata medlemsfunktioner är linjära eller constsnt. Sugeno fuzzy inference system består av fiv steg, fuzzification av inmatningsvariabler, tillämpa fuzzy "och" eller "eller" operatör, beräkna regelvikterna, beräkna utdatanivån och slutligen defuzzification. Många metoder föreslås för att generera suddig regelbas. Grundidén är att studera och skapa de optimala regler som krävs för att kontrollera inmatningen utan att äventyra kvaliteten på kontrollen. I detta papper generering av fuzzy regelbas görs genom subtraktiv klusterteknik i sugeno fuzzy metod för klassificering video. Cluster center som finns i träningsdata är punkter i funktionen utrymme vars grannskap kartor in i den givna klassen. Varje klustercenter översätts till en luddig IACSIT International Journal of Engineering and Technology, Vol. Fyra, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 5, oktober 2012 540 regel för att identifiera klassen. En generaliserad typ-I TSK modell kan beskrivas med fuzzy IF-THEN regler som representerar indata utdata relationer i ett system. För multi indata singelutgång första ordningen typ-I TSK kan uttryckas som IF xi är Q lk och x 2 är Q 2k och... och x n är Q nk, Then Z är Klassificering av olika gester görs med Fuzzy inference system för 80 olika gester av indiska teckenspråk med 10 olika signers. I tabell III ges uppgifter om det fuzzy inference-system som används för gestens klassificering. Bilda. 7 visar input-medlemsfunktionerna. Systemets prestanda utvärderas utifrån dess förmåga att korrekt klassificera tecken till motsvarande talklass. Erkännandegraden definieras som förhållandet mellan antalet korrekt klassificerade tecken och det totala antalet tecken: Alla engelska alfabet, Numbers, ko, åsna, anka, påfågel, fett, fjäder, dum, rolig, bo, vad, kråka, ung, uppåt, mot, kom, god, kärlek, mor, far, vart är du på väg, gör ditt hem arbete etc. Det totala antalet tecken som används för testning är 80 från 10 olika signers och systemigenkänningsgraden är nära 96%. Systemet implementerades med MATLAB version 7.0.1. I den här tidningen utvecklade vi ett system för att känna igen en delmängd av det indiska teckenspråket. Arbetet utfördes genom att träna ett fuzzy inference system genom att använda funktioner som erhållits med hjälp av DWT och elliptical fourier deskriptorer med 10 olika signer videor för 80 tecken med en igenkänningsgrad på 96%. I framtiden tittar vi på att utveckla ett system för indiska teckenspråk som fungerar i realtid. CVGIP, vol. 18, s. 236-258, 1982 [10] C. C. Linand R. Chellappa, "Klassificering av partiella 2D-former med hjälp av fyra mer deskriptorer", IEEE Trans. PAMI, vol. Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 5, s. 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; s. 686-690, 1987. [11] E. Persoon och K.-S. Fu, "Shape description using fourier deskriptors", IEEE Trans. SMC, vol. Tre, sju, fem, fem, fem, fem, fem, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fem, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fem, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, 170-179, 1977 [12] M. Sugeno, "En inledande undersökning av luddig kontroll", Informera. Sci., vol. 36, s. 59-83, 1985. [13] C. C. Lee, "Fuzzy logik i styrsystem: Fuzzy logik controller-del I och del II", IEEE Trans. Syst., Man, Cybem., vol. Tjugo, nej. 2 s. 404-435, 1990. [14] T. Takagi och M. Sugeno, "Fuzzy identifiering av system och dess tillämpningar för modellering och styrning", IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., vol. Femton, nej. Ett, ett, två, två, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, 116-132, 1985. [15] L. X. Wang och I. M. Mendel, "Generera luddiga regler genom att lära sig av exempel", IEEE Trans. Syst., man, cyben. vol. 22, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej. 6 s. Tillverkning utgående från material enligt vilket HS-nummer som helst, utom material enligt samma HS-nummer som produkten
Egenskaperna för en teckenspråksigenkänning vald är globala formfunktioner som använder Haar wavelet REF för hand- och kroppsformer.
A Video Based Indian Sign Language Recognition System (INSLR) Using Wavelet Transform and Fuzzy Logic
{'venue': None, 'journal': 'International journal of engineering and technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}