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학술대회자료
저자정보
고영진 (서경대학교) 김태일 (서경대학교) 김태영 (서경대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
45 - 48 (4page)

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모바일 환경에서 높은 인식률과 실시간 추론 속도를 보장하는 딥러닝 기반 객체 탐지를 위해서는 네트워크 경량화가 필수적이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델의 경량화를 통해 모바일 기기의 카메라로 실시간으로 손가락을 탐지해 공중이나 책상 위에서 피아노 연주를 하는 Air Piano 를 제안한다. 피아노 연주에 사용되는 손가락 탐지를 위해 MobileNet 을 특징 추출기로 사용하는 객체 탐지 모델인 SSD(Single Shot Detector)를 사용한다. 얻어지는 손끝 좌표와 모바일 디스플레이에 출력되는 Piano 건반 위치를 비교해 해당하는 음을 출력한다. 본 방법의 검증을 위해 GALAXY S10+ 기기에서 실험한 결과 평균 90.68%의 정확도로 손가락을 인식하여 모바일 환경에서 실시간 객체 탐지를 통한 Air Piano 연주의 활용 가능함을 알 수 있었다.
#딥러닝 #객체 탐지 #에어 피아노

목차

요약문
1. 서론
2. 모바일 기반 손끝 객체 인식 방법
3. 실험
4. 결론
참고 문헌

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-001168152