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계층적 불변 모멘트를 이용한 외곽선 영상기반 ASL 숫자인식 방법에 있어서, 손 모양 영상을 인식하고 색 공간을 변환하며 잡음을 제거한 후 외곽선을 검출하는 전처리 단계(S100); 방향 계층, 물체외형 계층 및 불변모멘트 계층 방법으로 손 모양의 특징값을 산출하는 계층적 불변 모멘트 시행 단계(S200); 역전파 인공신경망을 이용하여 손 모양의 특징값을 분류하는 신경망 분류 단계(S300);가 포함되고, 상기 계층적 불변 모멘트 시행 단계(S200)는, 방향 계층에서 입력 받은 영상의 고유 방향 정보 획득 단계(S210); 물체 외형 계층의 편심도 계산 단계(S220); 상기 물체 외형 계층의 진원도 계산 단계(S230); 상기 편심도 및 상기 진원도에 의한 손 외부 변화 특징값 획득 단계(S240); 수평/수직 분산의 합(I1)에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계(S250); 상호 분산(I2)에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계(S260); 왜도 감소(I3)에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계(S270); 왜도 상쇄(I4)에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계(S280);가 추가로 포함되는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 전처리 단계(S100)는, 영상 프레임의 입력 단계(S110); RGB에서 HSV로 색 공간을 변환하는 단계(S120); 가우시안 필터링에 의한 초기 잡음 제거 단계(S130); 손바닥 이진 영상 획득 단계(S140); 상기 손바닥 이진 영상을 관심영역으로 설정하는 단계(S150); 내부 레이블링에 의한 손바닥 내부 잡음 제거 단계(S160); 거리변환벡터에 의한 손 중심점 검출 단계(S170); 타원의 차 연산으로 손목을 제거하는 단계(S180); 캐니 외곽선 검출 알고리즘에 의한 손바닥 외곽정보 획득 단계(S190);가 추가로 포함되는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법.

제 2 항에 있어서, 상기 전처리 단계(S100)는 상기 손 모양 영상을 입력 받아서 HSV 색 공간으로 변환하고, 가우시안 필터링으로 초기 잡음을 1차 제거하며 Hue영역 범위를 조절하여 이진 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법.

제 2 항에 있어서, 이중 레이블링을 사용하여 손바닥 내부에서 발생하는 잡음을 2차 제거하고 손바닥 ROI를 기준으로 내부에 상기 ROI를 재생성하여 미세 잡음을 3차 제거하는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법.

제 2 항에 있어서, 상기 거리변환벡터로 상기 손 중심점 부분을 검출하고 상기 타원의 차 연산으로 손목 부분을 제거하며 상기 캐니 외곽선 검출 알고리즘으로 상기 손목 부분이 제거된 상기 이진 영상에서 외곽선을 검출하는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법.

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제 1 항에 있어서, 상기 신경망 분류 단계(S300)는, 편심도에 의한 손 외부 변화 특징값 정규화 단계(S310); 진원도에 의한 손 외부 변화 특징값 정규화 단계(S320); 수평/수직 분산의 합(I1) 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계(S330); 상호 분산(I2) 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계(S340); 왜도 감소(I3) 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계(S350); 왜도 상쇄(I4) 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계(S360); 상기 정규화 된 특징값의 입력층 설정 및 목표값 설정 단계(S370); 상기 역전파 인공신경망으로 분류하여 최종 손 모양을 인식하는 단계(S380);가 추가로 포함되는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법.