다중 도플러 레이다와 머신러닝을 이용한 손동작 인식

백경진; 장병준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 백경진 (국민대학교) 장병준 (국민대학교)

저널정보: 한국전자파학회 한국전자파학회논문지 韓國電磁波學會論文誌第28卷第1號(通卷第236號)

발행연도: 2017.1

수록면: 33 - 41 (9page)

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본 논문에서는 사람의 손동작을 이용해 전자기기를 제어할 수 있도록 다중 도플러 레이다와 머신러닝의 일종인 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 손동작 인식 기술을 제안하였다. 하나의 도플러 레이다는 간단한 손동작만을 인식할 수 있는데 반해, 다중 도플러 레이다는 레이다 위치에 따라 각각 다른 도플러 효과가 발생되므로, 이를 이용하여 다양한 손동작을 인식할 수 있다. 또한, 머신러닝 기법을 이용하여 손동작을 분류하면 손동작 인식의 성공률을 높일 수 있다. 다중 도플러 레이다와 머신러닝을 이용한 손동작 인식 시스템의 구현 가능성을 확인하기 위하여 두 개의 도플러 레이다, NI DAQ USB-6008, MATLAB을 이용한 실험 장치를 구성하였다. 구현된 실험 장치를 이용하여 Push, Pull, Right Slide 및 Left Slide의 4가지 손동작 인식 실험을 수행하였고, SVM 모델을 적용하여 손동작 인식의 높은 정확도를 확인하였다.

#Doppler Radar #Machine Learning #Hand Gesture #Hand Mouse #SVM

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

김정인, 손동작 인식을 이용한 마우스제어기법, 멀 티미디어학회논문지, 15(11), pp. 1377-1383, 2012년 11 월.

Zhengyou Zhang, Microsoft kinect sensor and its effect, IEEE Multimedia, vol. 19, no. 2, pp. 4-10. 2012년 Zhihan Lv, et al. Finger in air: touch-less interaction on smartphone, Proceedings of the 12th International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia, ACM, 2013. Jaime Lien, et al. Soli: ubiquitous gesture sensing with millimeter wave radar, ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 35, no. 4, pp. 142, 2016. Fadel Adib et. al., 3D tracking via body radio reflections, 11th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation(NSDI 14), 2014.

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