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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.3
- 수록면
- 471 - 479 (9page)
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최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제스처 취득 및 특징 벡터 정의
Ⅲ. 제스처 학습 및 인식
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
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