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본 논문에서는 RCE (restricted coulomb energy) 신경망을 이용한 손동작 인식기를 제안하고, 이의 실시간 학습 및 인식을 위한 하드웨어 구현 결과를 제시한다. RCE 신경망은 네트워크 구조가 학습에 따라 유동적이며, 학습 알고리즘이 여타 신경망에 비해 비교적 간단하기 때문에 실시간 학습 및 인식이 가능하므로 손동작 인식기에 적합한 장점을 갖는다. FPGA기반 검증 플랫폼을 사용하여 3D 숫자 데이터 셋을 생성하였으며, 설계된 손동작 인식기는 3D 숫자 데이터 셋에 대해 98.8%의 인식 정확도를 나타냈다. 제안된 손동작 인식기는 Intel-Altera cyclone IV FPGA기반 구현 결과, 26,702개의 logic elements로 구현 가능함을 확인하였으며, 70MHz의 동작 주파수로 실시간 학습 및 인식 결과에 대한 검증을 수행하였다.
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S. Seneviratne / 2017 / A survey of wearable devices and challenges / IEEE Communications Survey & Tutorials 19(4):2573~2620
J. Yu / 2015 / A video, text, and speech-driven realistic 3-D virtual head for human-machine interface / IEEE Transactions on Cybernetics 45(5):977~988
Z. Lu / 2014 / A hand gesture recognition framework and wearable gesture-based interaction prototype for mobile devices / IEEE Transactions on Human-Machine Systems 44(2):293~299
H. Cheng / 2016 / Survey on 3D hand gesture recognition / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 26(9):1659~1673
Z. Chaohui / 2017 / Tiny hand gesture recognition without localization via a deep convolutional network / IEEE Transactions on Consumer Electronics 63(3):251~257
J. Yu / 2015 / A video, text, and speech-driven realistic 3-D virtual head for human-machine interface / IEEE Transactions on Cybernetics 45(5):977~988
Z. Lu / 2014 / A hand gesture recognition framework and wearable gesture-based interaction prototype for mobile devices / IEEE Transactions on Human-Machine Systems 44(2):293~299
H. Cheng / 2016 / Survey on 3D hand gesture recognition / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 26(9):1659~1673
Z. Chaohui / 2017 / Tiny hand gesture recognition without localization via a deep convolutional network / IEEE Transactions on Consumer Electronics 63(3):251~257
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