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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
임영재 (대전대학교) 정일홍 (대전대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제3호
발행연도
2020.3
수록면
471 - 478 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.3.471

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본 논문에서는 기존의 가상/증강현실 인터페이스 장치의 가격, 인식 속도 등의 문제점들을 개선하고자 가상공간에서 사용자 인터페이스로 사용될 Static Gesture와 Dynamic Gesture를 정의하고 RGB 카메라를 통하여 입력 받은 손 제스처를 딥러닝 모델들을 이용하여 특징을 추출하고 인식하는 방법을 제안한다. 여러 가지 딥러닝 모델을 통하여 다양한 방법으로 데이터를 학습시키고 특징을 추출하여 손 제스처를 인식해 보았다. 사용한 딥러닝 모델은 Faster-RCNN, ResNet, U-Net, 3D-CNN 모델이다. 가상공간에서 손 제스처를 인식 하여 사용자 인터페이스로 사용하므로 특정한 센서나 웨어러블 기기의 도움 없이 높은 인식률과 빠른 인식 속도를 통하여 가상/증강 현실을 사용하는데 이바지 하고자 한다.

목차

[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CNN 모델
Ⅲ. 딥러닝을 이용한 가상공간에서 손 제스처 인식
Ⅳ. 성능평가 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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