Translator of Indonesian Sign Language Video using Convolutional Neural Network with Transfer Learning

Sign language is a language used to communicate by utilizing gestures and facial expressions. This study focuses on classification of Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). There are still many people who have difficulty communicating with the deaf people. This study builds video-based translator system using Convolutional Neural Network (CNN) with transfer learning which is commonly used in computer vision especially in image classification. Transfer learning used in this study are a MobileNetV2, ResNet50V2, and Xception. This study uses 11 different commonly used vocabularies in BISINDO. Predictions will be made in real-time scenario using a webcam. In addition, the system given good results in the experiment with an interaction approach between one pair of deaf and normal people. From all the experiments, it was found that the Xception architectures has the best F1 Score of 98.5%

Perekayasaan histogram orientasi kecerunan mengesan erotan dan pencongan manuskrip Merong Mahawangsa

Pengecaman Teks Optik (PTO) adalah popular dan telah diperkembangkan kepada teks jawi. Pengkajian ditumpukan kepada penentuan sudut erotan dan pencongan pada teks jawi. Terdapat pelbagai kaedah dalam menentukan sudut erotan dan pencongan teks jawi di antaranya Kuasa Dua Terkecil (KDT) dan Histogram Orientasi Cerunan (HOC). Kaedah yang direkayasa ialah HOC dipelopori oleh Sun dan Si untuk mengesan erotan dan pencongan tulisan rumi. Teknik ini turut popular di kalangan penyelidik-penyelidik tulisan Jawi untuk mengesan erotan dan pencongan tulisan tangan Jawi. Walau bagaimanapun, kecekapan pengesanan sudut ini perlu diselidiki dan diperbaiki dengan algoritma rekayasa agar sesuai dengan kecekapan dan ketepatan sudut pengesanan. Perekayasaan algoritma HOC sedia ada mungkin dapat menyumbangkan kepada ketepatan dalam mengesan erotan dan pencongan tulisan Jawi. Pengujian dilaksanakan untuk membandingkan HOC asal dan yang direkayasa serta algoritma KDT