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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박규태 (경상국립대학교) 주재우 (경상국립대학교) 고진환 (경상국립대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,325 - 1,329 (5page)

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박규태 ,  박금비 ,  Vasantha Kuma 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2021.11 학술대회자료

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The aim of this paper is to develop a device that provides high accuracy in the field of hand gesture recognition by utilizing ultrasound transducer arrays and CNN (Convolutional Neural Network) technology. Ultrasound technology has been continuously researched in the past, and its advantages such as high resolution and low cost make it highly applicable in the field of hand gesture recognition. Additionally, CNN has shown high performance in the field of image processing, enabling the creation of a model that analyzes and classifies hand gesture data. In this study, these technologies were combined to improve the accuracy of hand gesture recognition. Five sign language gesture data were collected using an 7x1 ultrasound transducer array system, and the accuracy was improved by inputting the preprocessed training data into CNN. The proposed model achieved an accuracy of approximately 91%.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론
Ⅲ. 실험 및 딥러닝 학습
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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