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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최봉환 (연세대학교) 민준기 (연세대학교) 조성배 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제4호
발행연도
2010.4
수록면
482 - 486 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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최근 모바일기기에 탑재된 가속도 센서가 제스처기반 모바일 사용자 인터페이스에 활용됨에 따라 동적시간정합(Dynamic Time Warping, DTW)기반 인식기에 대한 연구가 활발하다. DTW는 학습샘플을 매칭 템플릿으로 사용하기 때문에 별도의 학습과정이 없다. 하지만 인식시 입력 데이터를 모든 템플릿과 비교해야하기 때문에 계산복잡도로 인하여 모바일환경에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지역화된 소수의 템플릿을 사용하는 DTW기반 제스쳐 인식기를 제안한다. 지역화된 템플릿은 k-평균 클러스터링(k-means clustering) 알고리즘을 사용하여 학습 제스처 셋의 유사한 패턴들을 k개의 그룹으로 묶고, 각 그룹의 중심(centroid)에 가까운 패턴을 DTW인식기의 템플릿으로 선택한다. 이러한 방법으로 템플릿수를 줄여 인식속도를 향상하고, 템플릿의 다양성을 유지하여 인식성능저하를 최소화한다. 실험 결과 제안하는 방법이 학습 템플릿을 전부 사용하는 DTW보다 약 5배 빠른 인식속도를 보였으며, 템플릿을 임의로 선택한 경우보다 안정적인 성능을 보임을 확인했다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 클러스터링 기반 템플릿 구성
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (0)

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