Leap Motıon Ve Mıcrosoft Kınect Kullanarak Türkçe İşaret Dili Tanıma Uygulamasının Geliştirilmesi Ve Değerlendirilmesi

Abstract

İşaret dili, işitme engellilerin toplumla iletişim kurmalarının ve bütünleşmelerinin en yaygın en önemli yoludur. Gramatik olarak yapılandırılmış insan jestleri dizisinden oluşan bir tür görsel dildir. Dünya Sağlık Örgütü'nün son istatistiklerine göre, dünyada işitme kaybı olan 360 milyon insan vardır, yani (dünya nüfusunun% 5,3'ü). Bu nedenle işaret dillerini kelimelere ve cümlelere çevirebilen otomatik sistemlerin geliştirilmesi bir zorunluluk haline gelmektedir. Bu çalışmadaki amaç Leap Motion ve Microsoft Kinect hareket algılama cihazlarını kullanarak makine öğrenme algoritmaları vasıtasıyla Türkçe işaret dili tanıma uygulaması geliştirmek ve değerlendirmektir. Çalışmada başarılı sonuçlar elde edilirse nihai hedef Raspberry PI mini bilgisayarını kullanarak Türkçe işaret dili tanıyan bir araç geliştirmektir. Ayrıca çalışma kapsamında farklı makine öğrenme algoritmaları çevrim içi ve çevrim dışı uygulanarak sonuçlar raporlanacaktır. Böylece Türkçe işaret dili tanımada başarılı olan makine öğrenme modelleri geliştirilmiş olacaktır. Literatüre bakıldığında özellikle Arap ve İngiliz işaret dili tanımayla ilgili çalışmalar göze çarpmaktadır. Ancak Türk işaret dili ile ilgili çalışmalar yok denecek kadar azdır. Günümüzde en popüler makine öğrenme algoritmalarından bir derin öğrenmedir (deep laerning). Derin öğrenme genellikle big data üzerinde diğer yöntemlere göre daha fazla başarı sağlamaktadır. Bu çalışma kapsamında diğer çalışmalardan farklı olarak deep leraning makine öğrenme algoritması da kullanılacaktır. Bu çalışma, Türkiye’de Türk işaret dili tanıma üzerine çalışma yapacaklara örnek teşkil edecek ve yön verecek bir çalışmadır. Bununla birlikte çalışma sonucunda bir araç üretilebilirse Türkiye’deki tüm işitme engelliler bundan fayda sağlayacaklardır.