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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김설호 (숭실대학교) 장석우 (안양대학교) 김계영 (숭실대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제23권 제12호
발행연도
2019.12
수록면
1,528 - 1,534 (7page)

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최근 들어, 3차원의 깊이 카메라의 대중화로 인해서 RGB 영상에서 수행되던 연구에 새로운 관심과 기회가 생겼지만 사람의 손 자세의 추정은 여전히 어려운 주제 중의 하나로 분류되고 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 3차원의 깊이 영상으로부터 사람의 손의 자세를 학습 알고리즘을 이용하여 강인하게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법에서는 먼저 뼈대 기반의 손 모델을 생성한 다음, 생성된 손 모델을 3차원의 포인트 클라우드 데이터에 정렬한다. 그런 다음, 랜덤 포레스트 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정렬된 손 모델로부터 손의 자세를 강인하게 추정한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 접근 방법이 다양한 실내외의 환경에서 촬영된 입력 영상으로부터 사람의 손의 자세를 강인하고 빠르게 추정한다는 것을 보여준다.
#학습 #깊이 센서 #특징 추출 #모델 생성 #인간과 컴퓨터 상호작용 #Learning #Depth sensor #Feature extraction #Model generation #Human computer interaction

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 손 모델의 정렬
Ⅲ. 손 자세의 추정
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
K. A. P. Costa / 2019 / Internet of things : a survey on machine learning-based intrusion detection approaches / Computer Networks 151:147~157 google schola 이지은 / 2019 / 광원 환경에 강인한 영상 기반 인플루엔자 판독 기법 / 한국산학기술학회논문지 20(7):127~132 dbpia 박인철 / 2014 / 고해상도 CCTV 카메라를 위한 빠른 사람 검출 알고리즘 / 한국산학기술학회논문지 15(8):5263~5268 dbpia Nitin Arora / 2017 / A Comparative study of the Image Registration Process on the Multimodal Medical Images / 아시아태평양융합연구교류논문지 3(1):1~17 dbpia 차주형 / 2019 / 유전자 알고리즘을 이용한 효과적인 영상 생성 기법 / 한국정보통신학회논문지 23(8):896~902 dbpia

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