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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태완 (동명대학교) 권순량 (동명대학교) 이동명 (동명대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제40권 제5호
발행연도
2015.5
수록면
863 - 870 (8page)

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본 논문은 키넥트 센서 (Kinect sensor)를 탑재한 Human Robot Interface (HRI) 시스템에서 손 위치 데이터를 측정하여 제스처 인식 및 처리성능을 높이기 위하여 Moving Mean-Shift 기반 사용자 손 위치 보정 알고리즘(CAPUH<SUB>MMS</SUB>)을 제안하였다. 또한, CAPUH<SUB>MMS</SUB>의 성능을 자체 개발한 실시간 성능 시뮬레이터로 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율을 다른 보정 기법인 CA<SUB>KF</SUB> (Kalman-Filter 기반 보정 알고리즘) 및 CA<SUB>LSM</SUB> (Least-Squares Method 기반 보정 알고리즘)의 성능과 비교하였다. 실험결과, CAPUHMMS의 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율은 양손 상하 운동에서 평균 19.35%으로, 이는 CA<SUB>KF</SUB> 및 CA<SUB>LSM</SUB> 보다 각각 13.88%, 16.68% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을, 그리고 양손 좌우 운동에서 평균 28.54%으로 CAKF 및 CALSM 보다 각각 9.51%, 17.31% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을 나타낸 것이다.
#Kinect #Hands Gesture #Gesture Recognition #Compensation #Human Robot Interface

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Moving Mean-Shift 기반사용자 손 인식 보정 알고리즘(CAPUHMMS)
Ⅳ. 실험 및 성능 분석
Ⅴ. 결론
References

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