손동작 비디오 영상 분류를 위한 3D CNN-LSTM 알고리즘

김민주; 구완열; 고진환

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김민주 (경상국립대학교) 구완열 (경상국립대학교) 고진환 (경상국립대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 3,228 - 3,232 (5page)

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Hand gesture recognition is a form of action recognition technology that involves identifying human gestures from image or video data. As digital technology advances, there has been a surge in the integration of smart features into products. The purpose of this research is to train different categories of hand gestures and perform video classification to classify each gesture into each category. The proposed algorithm consists of a combination of 3D CNN (Convolutional Neural Network) and LSTM (Long Short-Term Memory). Using 3D CNN, features of the video were extracted, and then LSTM was employed to learn the sequence of these extracted features. Subsequently, each video sequence was classified into five distinct classes based on changes in hand gestures.

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