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저자정보
최현석 (대구경북과학기술원) 이상헌 (대구경북과학기술원) 손명규 (대구경북과학기술원) 황병훈 (대구경북과학기술원) 김현덕 (대구경북과학기술원) 박혜영 (경북대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2016년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2016.6
수록면
835 - 838 (4page)

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It is important to exploit appropriate similarity measure for acquiring good performance in pattern recognition. In this paper, we propose a similarity measure, which computes a similarity between two matrices, based on the variation of the feature matrix by time for the gesture recognition. We analyze the feature matrices obtained from gesture sequences and discover that each feature has different accumulated variation. From this observation, we assume that the feature with a large amount of variation is more important than the feature with lower variation. Then we derive the importance rate of each feature using the accumulated variations. We apply the proposed similarity measure to three public benchmark databases: Cambridge hand gesture database, ChaLearn database and SKIG database. The experimental results show that our proposed similarity measure acquires significantly better accuracy and stable performance than previous one.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특징 행렬 분석 및 유사도 함수 제안
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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