실시간 손 제스처 인식을 위한 덴스넷 기반 이중흐름 3차원 합성곱 신경망 구조

Q: 이 논문에서 정의한 이중흐름 3차원 합성곱 신경망이란 무엇인가?

이중흐름 3차원 합성곱 신경망은 실시간 손 제스처 인식을 위해 제안된 덴스넷 기반의 신경망 구조이다. 이는 원본 RGB 영상과 고주파 영상을 각각의 흐름으로 학습시킨 후, 두 흐름의 특징 맵을 융합하여 손 제스처 인식의 정확도를 높인다. 기존 광학 흐름 처리의 긴 시간 소요와 VGGNet의 많은 연산량 단점을 개선하였다.

Q: 덴스넷 기반 이중흐름 3차원 합성곱 신경망이 손 제스처 인식률을 어떻게 향상시키는가?

연구 결과, 덴스넷 기반 이중흐름 3차원 합성곱 신경망은 원본 RGB 영상과 가우시안 블러 처리된 고주파 영상을 각각 학습한 후, 이들의 특징 맵을 융합하여 손 제스처 인식률을 향상시킨다. 이는 기존 단일 흐름 덴스넷 대비 평균 4.58% 향상된 92.6%의 인식률을 보였으며, 특히 정적 제스처 인식 성능을 크게 개선한다.

노대철; 최현종; 김태영

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 노대철 (서경대학교) 최현종 (서경대학교) 김태영 (서경대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2018.12

수록면: 1,871 - 1,873 (3page)

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가상현실이 의료, 교육, 군사 훈련 등 다방면에서 사용됨에 따라 가상환경에서 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분은 별도의 센서를 요구하거나, 낮은 적중률을 보이고 있다. 본 논문은 정적 손 제스처 인식과 동적 손 제스처 인식을 위해 일반적인 USB 카메라 이외의 별도의 센서나 장 비 없이 딥러닝 기술을 사용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 입력된 손 제스처를 고주파 영상들로 변환한 다음, 각 손 제스처 영상과 고주파 ... 전체 초록 보기

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