Perancangan Dan Implementasi Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia Dengan Mengkombinasikan Rgb Dan Skeleton Kinect Menggunakan Hidden Markov Model - Gunanda Hasdiansyah; Astri Novianty; Nurfitri Anbarsanti (eProceedings of Engineering, 2016)
Sistem pengenalan bahasa isyarat Indonesia sangat dibutuhkan sebagai sarana komunikasi antara tunarungu dengan orang yang tidak mengerti bahasa isyarat. Ada dua model bahasa isyarat Indonesia yang digunakan yaitu BISINDO dan SIBI. Pada tugas akhir ini digunakan model BISINDO karena lebih mudah dipahami oleh para tunarungu dibandingkan SIBI. Pada tugas akhir ini dibangun sistem pengenalan bahasa isyarat Indonesia dengan memanfaatkan data RGB dan skeleton kinect. Metode yang digunakan adalah Hidden Markov Model (HMM) sebagai metode klasifikasi. Dari hasil pengujian diperoleh akurasi sistem tertinggi sebesar 78% dengan jarak optimal 2 meter dan waktu komputasi 1.473311 detik. Kata kunci : bisindo, hmm, kinect.