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자료유형
학술저널
저자정보
임종관 (목원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제8호(JKIIT, Vol.17, No.8)
발행연도
2019.8
수록면
115 - 121 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.8.115

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한 손으로 10가지 제스처를 표현하는 중국식 한 손 숫자 제스처는 중국에서 자주 사용되는 의사소통 수단이다. 한 손만 사용하기 때문에 5, 6가지 제스처 인식을 위해 제안된 기존 방법들은 제약이 있어 문헌상 보고된 인식률도 91.15%로 저조하다. 이를 위해 제시된 다단 형판 정합 방법에서 제기된 문제점을 개선하기 위해, 손 영역 검출과 손바닥 영역 검출을 수정하고 Major/Minor 그룹 분류 기준에 손바닥 넓이를 추가한다. 끝으로 Minor 그룹 내에서 클래스 7과 10을 분류하기 위해 HoG 정합을 대안으로 제시한다. 크기, 방향, 조명이 다양한 2000개 손 제스처 영상에 대해 성능 검증을 실시한 결과 제안하는 방법은 최종적으로 93.65%의 인식률을 기록한다.
#HoG #chinese number gesture #gesture recognition #image processing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 동기
Ⅲ. 개선된 다단 형판 정합
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (3)

참고문헌 신청
김동규, 김용현, 임종관. (2018). 다단 형판 정합에 기반한 손 숫자 제스처 인식. 한국정보기술학회논문지, 16(5), 15-21. dbpia 이상무, 김미혜, 임종관. (2014). 골격모델 기반의 손가락 숫자 인식방법. 한국HCI학회 학술대회, (), 873-875. dbpia 최은창, 김준연, 이재원, 임종관. (2018). 손 최장너비 기반 손바닥 영역 검출. 한국콘텐츠학회논문지, 18(4), 398-405. dbpia

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김동규 ,  김용현 ,  임종관 한국정보기술학회논문지 2018 .05
딥러닝 기반 가상공간에서의 손 제스처 인식
임영재 ,  정일홍 디지털콘텐츠학회논문지 2020 .03

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