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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 60 - 70 (11page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.2.60
이용수
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본 연구에서는 디지털카메라의 영상과 Kinect의 스켈레톤 정보를 이용하여 사용자의 의사 결정을 판단하고 손 제스처를 인식하는 시스템을 구현하였다. 사용자의 디바이스 제어 의사를 판단하기 위하여 스켈레톤 정보에서 손의 위치와 머리의 위치를 이용하였고 디바이스 제어를 원하는 사용자의 손을 스켈레톤 좌표와 Shift 방식을 통하여 추적하였다. 사용자의 손 포즈를 인식하기 위하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하였다. CNN 학습에 사용할 이미지는 피부색을 기준으로 이진화된 이미지를 사용했고 CNN의 손 포즈 인식 성능을 향상시키기 위하여 손의 특징을 강화하는 방법을 사용하였다. 세선화를 이용하여 손 포즈 인식에 필요 없는 손의 특징들을 소거했고 컨벡스 헐을 통하여 손가락 끝 점들을 찾고 손 끝 점들을 강화하였다. 그 결과 매우 뛰어난 인식 정확도를 보였고 이 연구를 통하여 TV나 에어컨 같은 디바이스에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CNN을 이용한 제스처 인식
Ⅲ. 사용자 의사 결정을 위한 제스처 분
Ⅳ. CNN 인식을 위한 특징 강화
Ⅴ. 실험 및 결과 분석
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Chen C / 2015 / A survey of depth and inertial sensor fusion for human action recognition / Multimedia Tools and Applications 76(3):4405~4425
P. Wang / 2018 / RGB-D-based Human Motion Recognition with Deep Learning: A Survey / Computer Vision and Image Understanding 171:118~139
https://en.wikipedia.org/wiki/Kinect
Ziyun Cai / 2017 / RGB-D datasets using microsoft kinect or similar sensors: a survey / Multimedia Tools and Applications 76(3):4313~4355
https://en.wikipedia.org/wiki/Wired_glove
P. Wang / 2018 / RGB-D-based Human Motion Recognition with Deep Learning: A Survey / Computer Vision and Image Understanding 171:118~139
https://en.wikipedia.org/wiki/Kinect
Ziyun Cai / 2017 / RGB-D datasets using microsoft kinect or similar sensors: a survey / Multimedia Tools and Applications 76(3):4313~4355
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