LATİS TABANLI ANLAM ÇÖZÜMLENMESİ İLE TÜRKÇE İŞARET DİLİ TERCÜME SİSTEMİ
Öz
Günlük hayatta insanlar; fikirlerini, düşüncelerini ve yaşadıklarını çevrelerindeki insanlara iletmek için birbirleriyle etkileşirler. İşitme ve konuşma engelli insanlar ise çevreleriyle bu etkileşimi sağlayamazlar. Başkalarıyla iletişim kurmak için işaret dilini kullanırlar. İşaret dili ise, işitme ve konuşma engellilerin kendi aralarında el hareketleri ve yüz mimikleri ile iletişim kurmalarını sağlayan ülkeden ülkeye değişen evrensel olmayan bir dildir. Bu anlamda yapılan çalışmanın amacı, işitme ve konuşma bozukluğu olan kişilerle normal insanlar arasındaki iletişimi sağlayan Türkçe İşaret Dili tercüme sistemini geliştirmektir. Önerilen bu sistemle işaret dilini gösteren el hareketleri, Kinect aygıtı yardımıyla yakalanarak Kontur Analizinde kullanılan algoritmalarla çözümlenmiştir. Çözümlenen görüntülerden elde edilen kelimelerin gerçek anlamları, Biçimsel Kavram Analizi Kuramı çerçevesinde hazırlanan tematik rol latisleriyle bulunmuştur. Gerçek anlamları bulunan bu kelimeler, içinde geçtikleri cümlelerle birlikte bilgisayar ekranında görüntülenmiştir. Böylece bu sistemle, engelli bir kişinin kitlesel bir kalabalıkla iletişim kurabilmesi sağlanmıştır. Ayrıca geliştirilen bu sistemle Türkçe’nin anlamsal çözümlenmesine de katkı sağlanması hedeflenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] AARTHI, M., VIJAYALAKSH, P., “Sign Language to Speech Conversion”, Fifth International Conference on Recent Trends in Information Technolgy, 2016, Doi: 10.1109/ICRTIT.2016.7569545.
- [2] AKMELIAWATIL, R., PO-LEEN OOI, M., KUANG, Y. C., “Real-Time Malaysian Sign Language Translation using Color Segmentation and Neural Network”, IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, 1-6, Warsaw, Poland, 2007.
- [3] ARSAN, T., ÜLGEN, O., “Sign Language Converter”, International Journal of Computer Science & Engineering Survey (IJCSES), 6(4), 39-51, 2015.
- [4] BUI, T. D., NGUYEN, L. T., “Recognition of Vietnamese sign language using MEMS accelerometers” 1st International Conference on Sensing Technology, 118-122, Palmerston North, New Zealand, 2005.
- [5] ELLIS, K., BARCA, J. C., “Exploring Sensor Gloves for Teaching Children Sign Language”, Advances in Human-Computer Interaction, 2012, 1-8, 2012.
- [6] ERSHAED, H., AL-ALALI, I., KHASAWNEH, N., FRAIWAN, M., “An arabic sign language computer interface using the xbox Kinect”, In Annual Undergraduate Research Conf. on Applied Computing, May, 2011.
- [7] FIRAT, Y., UÇAR, Ö., KILIÇASLAN, Y., “Semantic Analysis with a LatticeBased FrameNet”, Journal of International Scientific Publications: Language, Individual & Society, 8, 512-518, Bulgaria, 2014.
- [8] FIRAT, Y., “The Semantic Inferences And Mappings Realized In Computer Through The Formal Concept Analysis”, Journal of the International Scientific Researches, 2(1), 86-107, 2017, Doi number:http://dx.doi.org/10.21733/ibad2099.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Bilgisayar Yazılımı
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Yelda Fırat
*
Bu kişi benim
0000-0002-6741-2507
Türkiye
Taşkın Uğurlu
Bu kişi benim
0000-0001-9183-5182
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
20 Temmuz 2018
Gönderilme Tarihi
14 Mayıs 2018
Kabul Tarihi
26 Haziran 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 7 Sayı: 2
Cited By
Deep Learning Based Recognition of Turkish Sign Language Letters with Unique Data Set
Turkish Journal of Science and Technology
https://doi.org/10.55525/tjst.1073116Anlam Çözümleme Modelleri İle Geliştirilen Türkçe İşaret Dili Çeviri Sisteminin Nesnelerin İnterneti Üzerinden Web Ortamında Uygulaması
Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.18185/erzifbed.624887