Sign Language Recognition har framträtt som ett av de viktiga forskningsområdena inom Computer Vision. Forskarnas svårighet är att tecknen varierar med både rörelse och utseende. I detta dokument föreslås därför en ny metod för erkännande av olika alfabet av indiska teckenspråk där kontinuerliga videosekvenser av tecknen har beaktats. Det föreslagna systemet består av tre steg: Förbehandlingssteg, Utvinning och klassificering av funktioner. I förbehandlingen ingår hudfiltrering, histogrammatchning. Eigenvärden och Eigen Vectors ansågs för funktionsextraktion stadium och slutligen Eigen värde viktade Euclidean avstånd används för att känna igen tecknet. Det handlar om bara händer, vilket gör det möjligt för användaren att interagera med systemet på ett naturligt sätt. Vi har övervägt 24 olika alfabet i videosekvenserna och uppnått en framgångsgrad på 96,25 %.
Vissa studier använde Eigen vektorer och Eigen värden viktade Euclidean avstånd för klassificering av teckenspråk REF.
Recognition of Indian Sign Language in Live Video
{'venue': 'International Journal of Computer Applications 70(19):17-22, May 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}