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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.11
- 수록면
- 1,630 - 1,642 (13page)
이용수
초록· 키워드
최근 시각 기반 인터페이스의 실현을 위해 손 동작 인식 기술 개발의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 시각 기반 인터페이스의 입력으로 사용되는 손 동작은 손 모양의 연속적인 변화로 정의되므로, 효율적인 손 모양 인식 알고리즘의 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 손 모양 인식 과정 중 빈번히 발생할 수 있는 손의 회전에 의한 인식 성능 저하를 다룬다. 제안하는 방법은 회전에 강인한 손 모양 인식 알고리즘 개발을 위해 손 동작 인식 환경을 고려하여 비디오 내 인접 프레임간의 높은 상관관계를 이용한다. 특히, 정지 영상에 기반한 기존 연구와의 차별 점은 객체 추적에서 사용되는 템플릿 갱신을 손 모양 인식에 도입하였다는 것이다. 제안한 방법의 유효함을 보이기 위해, 손이 좌우로 회전하는 비디오를 입력으로 템플릿 정합 기반의 방법, PCA와 LBP을 제안하는 방법과 비교 실험하였다. 제안한 방법은 일반적인 템플릿 정합 기반의 손 모양 인식보다 22.7%, KL-Transform을 도입한 템플릿 정합보다 14.5%, PCA 보다 10.7%, LBP 보다 4.3%의 성능 개선을 보였다.
#Hand posture recognition(손 모양 인식)
#Template update(템플릿 갱신)
#Human-computer interaction(인간-컴퓨터 상호 작용)
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목차
- 요약
- ABSTRACT
- 1. 서론
- 2. 템플릿 정합 기반 손 모양 인식 시스템의 전체 구조
- 3. 제안한 회전에 강인한 손 모양 인식 알고리즘
- 4. 실험
- 5. 결론 및 향후 과제
- 참고문헌
참고문헌
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