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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김규민 (한국항공대학교) 백중환 (한국항공대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제22권 제4호
발행연도
2019.4
수록면
424 - 431 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

딥러닝 기반 실시간 손 제스처 인식
김규민 ,  백중환 멀티미디어학회논문지 2019.04 학술저널
딥러닝 기반 실시간 손 제스처 인식
김규민 ,  고하윤 ,  백중환 한국통신학회 학술대회논문집 2019.01 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose a real-time hand gesture recognition algorithm to eliminate the inconvenience of using hand controllers in VR applications. The user"s 3D hand coordinate information is detected by leap motion sensor and then the coordinates are generated into two dimensional image. We classify hand gestures in real-time by learning the imaged 3D hand coordinate information through SSD(Single Shot multibox Detector) model which is one of CNN(Convolutional Neural Networks) models. We propose to use all 3 channels rather than only one channel. A sliding window technique is also proposed to recognize the gesture in real time when the user actually makes a gesture. An experiment was conducted to measure the recognition rate and learning performance of the proposed model. Our proposed model showed 99.88% recognition accuracy and showed higher usability than the existing algorithm.
#Leap Motion #Deep Learning #VR #Gesture Recognition

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구
3. 손 제스처 데이터 구성 및 전처리 방법
4. 제스처 인식을 위한 CNN 모델
5. 슬라이딩 윈도우 기법
6. 실험 결과
7. 결론
REFERENCE

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
채지훈 / 2017 / 게임 어플리케이션을 위한 컨볼루션 신경망 기반의 실시간 제스처 인식 연구 / 멀티미디어학회논문지 20(5):835~843 dbpia 김민재 / 2014 / 직관적인 손동작을 고려한 립모션 기반 게임 인터페이스의 개발 및 평가 / 한국컴퓨터게임학회논문지 27(4):69~75 dbpia 구지향 / 2015 / 사용자 관점에서 살펴 본 테스크에 대한 대표 핸드제스처 도출 연구 / 디자인학연구 28(1):133~145 dbpia 신인호 / 2016 / 슈팅 게임의 현실감 개선을 위한 립모션 기반 인터페이스 구현 / 한국HCI학회 논문지 11(1):5~10 dbpia 주향한 / 2015 / 립 모션 컨트롤러를 이용한 야구 게임 개발 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 21(5):343~350 dbpia

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