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박창준 (한국교통대학교) 김창기 (한국교통대학교) 손성규 (한국교통대학교) 이경진 (한국교통대학교) 유희경 (한국교통대학교) 곽정환 (한국교통대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2022년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제30권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
77 - 82 (6page)

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GUI(Graphical User Interface)를 대신하는 차세대 인터페이스로서 NUI(Natural User Interace)에 기대가 모이는 것은 자연스러운 흐름이다. 본 연구는 NUI의 손가락 관절을 포함한 손동작 전체를 인식시키기 위해 웹캠과 카메라를 활용하여 다양한 배경과 각도의 손동작 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 데이터셋을 구축하며, ResNet50 모델을 활용하여 전이학습한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘 분류기를 설계한다. 구축한 데이터셋을 입력시켜 분류학습 및 예측을 진행하며, 실시간 영상에서 인식되는 손동작을 설계한 모델에 입력시켜 나온 결과를 통해 가위바위보 게임을 구현한다.
#합성곱 신경망(CNN) #전이학습 #손동작 인식 #가위바위보 게임 #ResNet50

목차

요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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