PENGENALAN ALFABET SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) DENGAN SPEEDED UP ROBUST FEATURES (SURF) DAN KONVERSI MENJADI SUARA

Bahasa isyarat merupakan salah satu media komunikasi yang utama bagi masyarakat tunarungu dan tunawicara di seluruh dunia. Namun masih sedikit masyarakat yang mencoba belajar bahasa isyarat untuk berinteraksi dengan orang tunarungu. Hal ini menyebabkan terisolasinya orang-orang tunarungu dari mayoritas orang normal. Oleh karena itu dibutuhkannya sistem pengenalan dan konversi bahasa isyarat ke tulisan dan lisan untuk mewujudkan komunikasi yang baik antara orang tunarungu dan masyarakat pada umumnya. Ada tiga tahapan yang digunakan untuk merancang sistem ini, yaitu segmentasi warna kulis berbasis ruang warna YCbCr untuk mengelompokkan pixel-pixel warna kulit, penerapan algoritma SURF untuk mengenali pose tangan, dan eSpeak untuk mengkonversikan hasil pengenalan menjadi suara. Dari uji coba yang dilakukan, diperoleh hasil segmentasi warna kulit berdasarkan ruang warna YCbCr yang baik. SURF sebagai algoritma ekstraksi fitur dengan input citra tangan berukuran 160x120 pixel yang telah dihilangkan backgroundnya menghasilkan keypoint yang sedikit dan akurasi mencapai 48,96%