메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조우진 (한국과학기술원) 박갑용 (한국과학기술원) 우운택 (한국과학기술원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.7
발행연도
2019.7
수록면
673 - 681 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2019.46.7.673

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문은 깊이 데이터 재구성 및 대상 물체에 대한 사전 지식을 활용하여 실제 물체를 쥔 손의 26차원 관절 자세를 추적하는 시스템을 제안한다. 물체와 상호작용하는 손에 대한 자세 추적은 물체에 의한 가림 때문에 허공의 독립된 손 자세를 추적하는 문제에 비해 제약이 크다. 기존 대부분의 손 추적연구들은 물체에 가려진 손 데이터를 무시하고 나머지 불충분한 입력 정보에서 최대한 정확한 자세를 추적하는 데에 초점을 두었으며, 물체와 상호작용한다는 사실이 손 자세 추정 탐색 공간을 효율적으로 줄일 수 있다는 점을 충분히 활용하지 못하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 가려진 손 영역의 깊이 데이터를 쥐고 있는 물체의 형태에 따라 재구성하고 입자 군집 최적화(PSO) 기법에 기반한 모델 추적기에 활용하되, 사전에 구성된 물체별 손 자세 군집을 모델 자세의 재초기화에 이용하는 방식이다. 그 결과 제안된 프로세스들이 물체를 쥔 손 자세 추적 성능을 향상시킴을 실험 평가를 통해 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0