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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 129 - 136 (8page)
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손가락 움직임 인식을 통한 제어는 직관적인 인간-컴퓨터 상호작용 방법의 하나이다. 본 연구에서는 여러 가지 ML (Machine learning) 기법을 사용하여 효율적인 손가락 움직임 인식을 위한 웨어러블 디바이스를 구현한다. 움직임 인식을 위한 시계열 데이터 분석에 전통적으로 사용되어 온 HMM (Hidden markov model) 및 DTW (Dynamic time warping) 기법뿐만 아니라 NN (Neuralnetwork) 기법을 적용하여 손가락 움직임 인식의 효율성 및 정확성을 비교하고 분석한다. 제안된 시스템의 경우, 경량화된 ML 모델을 설계하기 위해 각 ML 기법에 대해 최적화된 전처리 프로세스를 적용한다. 실험 결과, 최적화된 NN, HMM 및 DTW 기반 손가락 움직임 인식시스템은 각각 99.1%, 96.6%, 95.9%의 정확도를 제공한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 손가락 움직임 인식 시스템 구성
3. 시계열 데이터 분류를 위한 전통적 ML 기법
4. 신경망 회로 기반 데이터 분류 기법
5. 실험 결과
6. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Canziani, A. / 2016 / An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications / arXiv:1605.07678v4
Langlotz, C. P. / 2019 / A Roadmap for Foundational Research on Artificial Intelligence in Medical Imaging : From the 2018 NIH/RSNA/ACR/The Academy Workshop / Radiology 291(3):781~791
Lee, H. K. / 1999 / An HMM-based Threshold Model Approach for Gesture Recognition / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 21(10):961~973
Lichtenauer, J. F. / 2008 / Sign Language Recognition by Combining Statistical DTW and Independent Classification / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 30(11):2040~2046
Oka, K. / 2002 / Real-time Fingertip Tracking and Gesture Recognition / IEEE Computer Graphics and Applications 22(6):64~71
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