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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 529 - 534 (6page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.2.529
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본 논문에서는 Google의 Mediapipie Hand Landmark 모델 및 순환신경망 (RNN)을 활용하여 사용자가 직접 정의한 손 제스처를 분류할 수 있는 제스처 분류 모델을 학습한 후, 인식된 제스처를 기반으로 마우스나 키보드와 같은 입력 장치 대신 데이터를 입력하고 컴퓨터를 제어할 수 있는 새로운 윈도우 사용자 인터페이스 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안 시스템은 제스처 인식 모듈과 윈도우 제어 모듈로 구성되는데, 제스처 인식 모듈에 의해서 추론된 제스처 신호를 윈도우 제어 모듈에 전송하여 사전에 정의된 키보드나 마우스 입력을 수행한다. 제스처 분류 모델의 성능 평가 결과 학습한 제스처를 적절하게 분류하는 것을 확인할 수 있었으며, 제안 시스템을 윈도우 운영체제에 적용하여 사용자가 정의한 제스처를 사용하여 데이터를 입력하고 컴퓨터를 제어할 수 있음을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제스처 인식 기반의 윈도우 사용자 인터페이스
Ⅳ. 성능 평가 및 구현
Ⅴ. 결론
참고문헌
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