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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.6
- 수록면
- 2,082 - 2,085 (4page)
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In order to analyze vision-based gesture data obtained from the video signal, it is necessary to find an efficient feature extraction and data representation method. It is also important to use appropriate similarity measure for obtaining good performance in gesture recognition. In this paper, we develop a hierarchical structure that represents a video signal as a feature matrix. The proposed structure also includes the layers for learning a new similarity measure for gesture data. We apply the proposed structure to two public benchmark databases: Cambridge hand gesture database and ChaLearn database. The experimental results show that our proposed structure achieves significantly better accuracy and stable performance than conventional distance measure as well as the recently developed gesture recognition methods.
목차
Abstract
I. 서론
II. 제안하는 계층적 구조와 유사도 함수 학습
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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