Pengenalan Bahasa Isyarat dengan Metode Segmentasi Warna Kulit dan Center of Gravity

Abstract

Bahasa isyarat (sign language) merupakan bahasa yang menggunakan gerakan tangan dan gerak bibir untuk menjelaskan sebuah arti. Untuk itu perlu adanya dibuat suatu sistem yang dapat menghubungkan penderita cacat tunarungu dengan manusia normal. Penelitian aplikasi pengenalan bahasa isyarat secara real-time banyak mengalami kendala, faktor-faktor yang mempengaruhi antara lain, besarnya tingkat kemiripan data citra latih, proses pelacakan (tracking) terutama pada segmentasi objek dengan latar belakang (background) sehingga hasil capture tidak terinterprestasikan maksimal. Penelitian ini menggunakan metode pelacakan (tracking) yakni segmentasi warna kulit dan center of gravity (COG) berhasil melacak (tracking) gerakan tangan dari setiap frame, serta metode deteksi tepi dan PCA sebagai ekstraksi ciri, dan pengenalannya menggunakan pendekatan jaringan syaraf tiruan back propagation. Hasil dari pengujian sistem ini dapat mengenali 26 huruf isyarat, tingkat akurasi pengenalan isyarat tangan 83,43%. Pada berbagai kondisi pencahayan dan jarak objek ke kamera, system ini mengalami perubahan tingkat pengenalan sehingga diperlukan jarak ideal dan tingkat penerangan yang baik. Aplikasi ini perlu adanya pengembangan lebih lanjut terutama pada proses pelacakan dan identifikasi.