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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.17 No.3
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 473 - 482 (10page)
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Hand gesture recognition is regarded as new Human Computer Interaction (HCI) technologies for the next generation of mobile devices. Previous hand gesture implementation requires a large memory and computation power for hand segmentation, which fails to give real-time interaction with mobile devices to users. Therefore, in this paper, we presents a low latency and memory-efficient hand segmentation architecture for natural hand gesture recognition. To obtain both high memory-efficiency and low latency, we propose a streaming hand contour tracing unit and a fast contour filling unit. As a result, it achieves 7.14 ㎳ latency with only 34.8 KB on-chip memory, which are 1.65 times less latency and 1.68 times less on-chip memory, respectively, compare to the best-in-class.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. HAND SEGMENTATION ALGORITHM
Ⅲ. HAND SEGMENTATION HARDWARE ARCHITECTURE
Ⅳ. IMPLEMENTATION RESULTS
Ⅴ. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Witt, Hendrik, Tom Nicolai, and Holger Kenn. Designing a Wearable User Interface for Handsfree Interaction in Maintenance Applications. PerCom Workshops. 2006.
Segen, Jakub, and Senthil Kumar. Gesture vr: vision-based 3d hand interace for spatial interaction. Proceedings of the sixth ACM international conference on Multimedia. ACM, 1998.
Po-Kuan Huang, Tung-Yang Lin, Hsu-Ting Lin, Chi-Hao Wu, Ching-Chun Hsiao and et al., Realtime stereo matching for 3D hand gesture recognition, SoC Design Conference (ISOCC), 2012 International, pp.29,32, 4-7 Nov. 2012
Taehee Lee, and Hollerer, T., Handy AR: Markerless Inspection of Augmented Reality Objects Using Fingertip Tracking, Wearable Computers, 2007 11th IEEE International Symposium on, pp.83,90, 11-13 Oct. 2007
http://vision.middlebury.edu/stereo/eval/#alg49
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