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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 11 - 20 (10page)
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딥러닝 기술의 발전으로 가상 현실이나 증강 현실 응용에서 사용하기 적절한 사용자 친화적 인터페이스에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문은 사용자의 손을 이용한 인터페이스를 지원하기 위하여 손 끝 좌표를 추적하여 가상의 객체를 선택하거나, 공중에 글씨나 그림을 작성하는 행위가 가능하도록 딥러닝 기반 손 끝 객체 탐지 방법을 제안한다. 입력 영상에서 Grad-CAM으로 해당 손 끝 객체의 대략적인 부분을 잘라낸 후, 잘라낸 영상에 대하여 Atrous Convolution을 이용한 합성곱 신경망을 수행하여 손 끝의 위치를 찾는다. 본 방법은 객체의 주석 전처리 과정을 별도로 요구하지 않으면서 기존 객체 탐지 알고리즘 보다 간단하고 구현하기에 쉽다. 본 방법을 검증하기 위하여 Air-Writing 응용을 구현한 결과 평균 81%의 인식률과 76 ms 속도로 허공에서 지연시간 없이 부드럽게 글씨 작성이 가능하여 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Atrous Convolution과 Grad-CAM을 이용한 손 끝 객체 탐지 방법
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
D. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scale-invariant keypoints / IJCV 60(2):91~110
P. Viola / 2004 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / CVPR :511~518
G. Csurka / 2004 / Visual categorization with bags of keypoints / Workshop on statistical learning in computer vision, ECCV :1~22
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems :1097~1105
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :770~778
P. Viola / 2004 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / CVPR :511~518
G. Csurka / 2004 / Visual categorization with bags of keypoints / Workshop on statistical learning in computer vision, ECCV :1~22
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems :1097~1105
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :770~778
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