임베디드 시스템을 위한 고속의 손동작 인식 알고리즘

황동현; 장경식

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자료유형: 학술저널

저자정보: 황동현 (한국기술교육대학교) 장경식 (한국기술교육대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제21권 제7호

발행연도: 2017.7

수록면: 1,349 - 1,354 (6page)

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본 논문에서는 임베디드 시스템에 활용할 수 있는 고속의 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 기존의 손동작 인식 알고리즘은 손의 윤곽선을 구성하는 모든 점을 추출하는 윤곽선 추적 과정의 계산복잡도가 높기 때문에 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용에 어려움이 있었다. 제안하는 알고리즘은 윤곽선 추적 알고리즘을 사용하는 대신 동심원 추적을 응용하여 추상화된 손가락의 윤곽선을 추정한 다음 특징을 추출하여 손동작을 분류한다. 제안된 알고리즘은 평균 인식률은 95%이고 평균 수행시간은 1.29ms로서 기존의 윤곽선 추적 방식을 사용하는 알고리즘에 비해 최대 44%의 성능향상을 보였고 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용가능성을 확인하였다.

#손동작인식 #인간-컴퓨터 상호작용 #컴퓨터 비전 #임베디드 시스템 #Hand Gesture Recognition #Human-Computer Interaction #Computer Vision #Embedded System

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K. Fukushima, “Neural network model for selective attention in visual pattern recognition and associative recall,” Applied Optics, vol. 26, no. 23, pp. 4985-4992, Dec. 1987. D. L. Quam, et al, “Gesture recognition with a dataglove,” Proceedings of the Human Factors Society 33nd Annual Meeting, Dayton: USA, 1989. S. Suzuki, K. Abe, “Topological structural analysis of digitized binary images by border following,” Computer vision, Graphics, and Image Processing, vol. 30, no. 1, pp. 32-46, Apr. 1985. A. Malima, E. Ozgur, and M. Cetin, “A fast algorithm for vision-based hand gesture recognition for robot control,” in Proceedings of the IEEE 14th Signal Processing and Communications Applications, Antalya: TR, 2006. S. Nagarajan, T. S. Subashini, and V. Ramalingam, “Vision based real time finger counter for hand gesture recognition,” International Journal of Technology, vol. 2. no. 2, pp. 1-5, Dec. 2012.

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