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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
박정우 (한양대학교) 홍제형 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,355 - 1,359 (5page)

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최근 산업분야에서 활용성이 높은 홀로렌즈2 기기는 다양한 상황에 적용될 수 있는 손동작 인식 연구에 활용된다. 하지만 홀로렌즈2 원본 데이터는 배경을 포함한 원형의 이미지이므로 손동작 인식 모델 학습시 모델 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 홀로렌즈2 원본 데이터의 문제점을 해결하기 위해, 영상분할 기법을 제안하고 본 전처리 기법에 따른 손동작 인식 성능을 확인한다. 제안하는 영상분할 기법은 다음과 같다. 원본 데이터의 거리 정보를 이용하여 배경을 제거한 뒤, 픽셀 값의 변화량을 기준으로 물체들의 경계를 나누고 군집화 하여 가장 큰 면적을 가지는 손 형태를 분리한다. 영상분할이 인식 성능을 향상시키는지 검증하기 위해 CNN 기반 손동작 인식 모델인 C3D와 CNN+transformer를 사용한다. 본 기법을 사용했을 때, 각 모델에서 17.4%, 0.2% 성능 향상을 보인다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 본문
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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