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저자정보
김규리 (연세대학교) 변정현 (연세대학교) 권소현 (연세대학교) 한탁돈 (연세대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
36 - 39 (4page)

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최근 생활 환경이 점점 지능화되면서, 사용자들이 간단하고 자연스러운 방법으로 IoT(Internet of Things) 기기와의 상호작용을 지원하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 스마트 홈 환경에서 제스처를 이용한 인터페이스를 제공하기 위해서는 먼저 사용자의 의도를 전달하기 위해 정확한 손 포스처 인식이 필요하다. 이에, 본 논문은 깊이 카메라를 와딥러닝 모델을 이용하여 획득한 사용자 손 관절 정보를 기반으로 한 손 포스처 인식 기술을 제안한다. 먼저 획득한 관절 정보를 유의미한 특징 데이터로 유도하였으며 이를 다층 퍼셉트론을 사용하여 다양한 손 포스처 인식이 가능함을 보였다. 실험 결과 제안하는 기법은 95%의 손 포스처 인식율을 얻을 수 있음을 확인하였고, 또한 제안하는 기법을 기반으로 스마트 홈 환경에서 IoT 기기를 제어할 수 있는 시나리오를 제안하였다.
#스마트 홈 #포스처 인식 #다층 퍼셉트론

목차

요약문
1. 서론
2. THE PROPOSED APPROACH
3. 실험
4. APPLIACATION
5. 결론
참고 문헌

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