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저자정보
허환 (전자부품연구원) 이민호 (전자부품연구원) 황영배 (전자부품연구원)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2019 학술대회 발표 논문집
발행연도
2019.2
수록면
976 - 979 (4page)

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가상 (Virtual Reality, VR) 혹은 증강현실 (Augmented Reality, AR)에서의 사용자 손동작 인식 기술은 인간 컴퓨터 상호작용 (Human Computer Interaction, HCI) 시나리오에서 자연스러운 사용자 인터페이스 (Natural User Interface, NUI) 기술로 자리잡아 왔다. 본 논문은 AR기기인 홀로렌즈에서의 NUI 를 위해 비행시간 (Timeof-Flight, ToF) 센서를 하단 뷰를 향해 부착하고, 이를 이용하여 입력 받은 정보 기반의 정적 손동작인식 방법을 제안한다. ToF 센서에서 취득한 적외선 그레이 및 깊이 정보를 입력으로 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 (Deep Learning) 모델 중 개선된 Residual Network (ResNet)를 이용하여 실시간 손동작 인식 방법을 구현하였다. 향후 본 논문에서 제시한 손동작 인식방법을 이용하여 카페나 도서관 등의 공공장소에서 사회적으로 수용 가능한 눈에 띄지 않는 손동작 인식기술로 적용시킬 수 있을 것이다.
#손동작 인식 #ToF #딥러닝 #ResNet #홀로렌즈

목차

요약문
1. 서론
2. 본문
3. 실험
4. 결론
참고문헌

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