Hand Contour Recognition In Language Signs Codes Using Shape Based Hand Gestures Methods

The deaf and speech impaired are loosing of hearing ability followed by disability of developing talking skill in everyday communication.  Disability of making normal communication makes the deaf and speech impaired being difficult to be accepted by major normal community.  Communication used is gesture language, by using hand gesture communication. The weakness of this communication is that misunderstanding and limitation, it’s due to hand gesture is only understood by minor group.  To make effective communication in real time, it’s needed two ways communication that can change the code of hand gesture pattern to the texts and sounds that can be understood by other people. In this research, it’s focused on hand gesture recognition using shaped based hand algorithm where this method classifies image based on hand contour using hausdorff and Euclidian distance to determine the similarity between two hands based on the shortest range.  The result of this research is recognizing 26 letters gesture, the accuracy of this Gesture is 85%, from different human hands, taken from different session with different lighting condition and different range of camera from image.  It also can recognize 70% different hand contour.  The different of this research from other researches is the more the objects are, the less the classification of hands size is. Using this method, hands size can be minimized

PENGENALAN KONTUR TANGAN PADA PENGKODEAN BAHASA ISYARAT BAGI PENDERITA TUNA RUNGU WICARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SHAPE BASED HAND GESTURE

Tuna rungu wicara merupakan kehilangan kemampuan mendengar yang disertai tidak mampu mengembangkan kemampuan bicaranya dalam kehidupan sehari-hari untuk melakukan komunikasi.Ketidakmampuan untuk berkomunikasi dengan normal membuat para penderita tuna rungu dan tuna wicara sulit untuk diterima dalam komunitas mayoritas normal.Sedangkan komunikasi yang digunakan adalah Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI), dengan komunikasi isyarat menggunakan pergerakan tangan (Hand Gesture).Kelemahan jenis komunikasi ini adalah sering tejadi kesalapahaman dan keterbatasan, dikarenakan bahasa isyarat umumnya hanya dimengerti oleh kelompok minoritas. Untuk membantu melakukan komunikasi dengan efektif secara real time, maka perlu adanya alat komunikasi dua arah yang dapat digunakan untuk mengkodekan pola hand gesture menjadi teks, image dan suara supaya dapat dimengerti oleh semua orang. Dalam penelitian ini memfokuskan pada Hand Gesture Recognition menggunakan Algoritma Shape Based Hand dimana metode ini mengklasifikasikan image berdasarkan kontur tangan dengan menggunakan jarak Hausdorff dan jarak Euclidean, untuk menentukan tingkat kemiripan antara dua tangan berdasarkan jarak terpendek. Hasil dari pengujian ini dapat mengenali 26 huruf isyarat, tingkatakurasi pengenalan bahasa isyarat tangan 85%,pada image tangan orang yang berbeda, yang diambil pada sesi yang berbeda dengan kondisi pencahayan serta jarak image ke kamera. Serta dapat mengenali 70% kontur tangan yang berbeda dari sample yang diambil. Dengan menggunakan metode ini dibandingkan dengan penelitian lain, adalah semakin banyak jumlah objek (kontur tangan) yang digunakan, maka terdapat sedikit klasifikasi ukuran tangan. Sehingga dengan mengunakan metode ini ukuran tangan dapat diminimalisir, apabila menggunakan subjek yang banyak.Kata Kunci :kontur tangan, bahasa isyarat, metode shape based hand gesture, jarak Hausdorff, jarak Euclidean