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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.5
- 수록면
- 38 - 41 (4page)
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이 논문은 실시간 처리 가능한 손 모양 인식 알고리즘을 제안한다. 손 영역의 검출을 위해서 RGB영역을 조명변화에 안정적인 영역으로 변환한다. 그 후 가우시안 전처리 과정으로 잡음을 제거하고 검출한 손 영역은 Canny-edg를 이용해 외곽선 획득과정을 거친다 외곽선 영상을 이용해 Hu불변모멘트 특징값들을 산출하고 그중 손가락의 변화에 민감한 불변모멘트의 값을 강조한다. Orientation 불변모멘트로 왼쪽 오른쪽 손의 방향 정보를 획득한다 획득한 불변 모멘트 특성값들은 인공신경망을 통해 분류되어 손의 모양이 어떤 상태인지 판단하게 된다. 그 결과 개 모양에 대한 평균 인식률은 96.26%였으며 Frame 당 처리시간은의0.037sec의 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결과
참고문헌
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