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저자정보
주희영 (한국전자기술연구원) 김성제 (한국전자기술연구원) 김제우 (한국전자기술연구원) 정진우 (한국전자기술연구원) 권용훈 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
901 - 904 (4page)

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본 논문은 인간 미세 제스처 인식 분야에 대한 소개와 함께 인간 미세 제스처 데이터베이스에 대하여 컨볼루션 차원에 따른 제스처 인식 성능을 비교 및 분석한다. CNN(Convolutional Neural Network) 네트워크를 기반으로 비디오에 등장하는 인간의 마이크로 제스처를 모델링할 때 제스처 인식기를 구성하는 컨볼루션 필터 차원에 따라 특정 제스처에서 인식 정확도가 적게는 13.6%, 크게는 35.1% 차이를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 결과를 소개하고 제스처 인식 네트워크의 구조적 특성에 따라 발생한 특정 제스처에서의 유의미한 성능차이를 분석하였다.
#인간 미세 제스처 인식(Human Micro Gesture Recognition) #비디오 기반 행동 인식(Video Based Action Recognition) #모션 인식(Motion Recognition) #비디오 이해(Video Understanding)

목차

요약문
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 결과 분석
4. 결론
참고문헌

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