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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문현철 (한국항공대학교) 양안나 (한국항공대학교) 김재곤 (한국항공대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제2호
발행연도
2018.3
수록면
246 - 252 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

웨어러블 응용을 위한 CNN 기반 손 제스처 인식
문현철 ,  양안나 ,  김재곤 방송공학회논문지 2018.03 학술저널

2017

웨어러블 응용을 위한 CNN 기반 손 제스처 인식
문현철 ,  양안나 ,  천승문 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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제스처는 스마트 글라스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 주목받고 있다. 최근 MPEG에서는 IoT(Internet of Things) 및 웨어러블 환경에서의 효율적인 미디어 소비를 지원하기 위한 IoMT(Internet of Media Things) 표준화를 진행하고 있다. IoMT에서는 손 제스처 검출과 인식이 별도의 기기에서 수행되는 것을 가정하고 이들 모듈간의 인터페이스 규격을 제공하고 있다. 한편, 최근 인식률 개선을 위하여 딥러닝 기반의 손 제스처 인식 기법 또한 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IoMT의 유스 케이스 (use case)의 하나인 웨어러블 기기에서의 미디어 소비 등 다양한 응용을 위하여 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 손 제스처 인식 기법을 제시한다. 제시된 기법은 스마트 글래스로 획득한 스테레오 비디오로부터 구한 깊이(depth) 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하고, 검출된 손 윤곽선 영상을 데이터 셋으로 구성하여 CNN을 학습한 후, 이를 바탕으로 입력 손 윤곽선 영상의 제스처를 인식한다. 실험결과 제안기법은 95%의 손 제스처 인식율를 얻을 수 있음을 확인하였다.
#MPEG-IoMT #Hand Gesture #Hand Contour #CNN #Gesture Recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제스처 기반 웨어러블 응용 시나리오
III. 손 제스처 검출 및 CNN 기반 인식
IV. 실험결과
V. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
A. Yang, S. Chun, H. Ko, J. G. Kim, “Hand gesture description for wearable applications in M-IoTW,” ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 M38526, Geneva, Swiss, May. 2016. A. Yang, S. Chun, and J-G. Kim, “Detection and recognition of hand gesture for wearable applications in IoMTW,” In Proc. ICACT 2017, pp. 598?601, Feb. 2017. A. Yang, S. Chun, and J.-G. Kim, “Detection and Recognition of Hand Gesture for Wearable Applications in IoMTW,” ICACT Trans. Advanced Communications Technology (TACT), vol. 6, no. 5, pp. 1046-1053, Sep. 2017. S. Mitra and T. Acharya, “Gesture recognition: A survey,” IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. C, vol. 37, no. 3, pp. 311?324, 2007. S. Byun, S. Lee, G. Kim, S. Han, “Gesture recognition with wearable device based on deep learning,” Broadcasting and Media Magazine, Vol.22, No.1, pp. 58-66, Jan.2017

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