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저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2016년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2016.6
수록면
999 - 1,002 (4page)

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Hand shape classification is an important problem for the human computer interaction and the fingerspelling recognition. These problems need a real-time process and scale invariance. To this end, we propose a feature vector for hand shape classification which is fast, and robust to scale. The proposed method calculates an adaptive k-curvature which computes a curvature depending on the hand size. The proposed method works at 0.08sec per image and has a 99% accuracy.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 기법
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
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