Deep Learning-based Object Detection for Air Piano

Young-Jin Ko; Tae-Il Kim; Tae-Young Kim

Deep Learning-based Object Detection for Air Piano

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Air Piano 를 위한 딥러닝 기반 객체 탐지

Type: Proceeding

Author: Young-Jin Ko (서경대학교) Tae-Il Kim (서경대학교) Tae-Young Kim (서경대학교)

Journal: The HCI Society of Korea 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집

Published: 2020.2

Pages: 45 - 48 (4page)

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Deep Learning-based Object Detection for Air Piano

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모바일 환경에서 높은 인식률과 실시간 추론 속도를 보장하는 딥러닝 기반 객체 탐지를 위해서는 네트워크 경량화가 필수적이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델의 경량화를 통해 모바일 기기의 카메라로 실시간으로 손가락을 탐지해 공중이나 책상 위에서 피아노 연주를 하는 Air Piano 를 제안한다. 피아노 연주에 사용되는 손가락 탐지를 위해 MobileNet 을 특징 추출기로 사용하는 객체 탐지 모델인 SSD(Single Shot Detector)를 사용한다. 얻어지는 손끝 좌표와 모바일 디스플레이에 출력되는 Piano 건반 위치를 비교해 해당하는 음을 출력한다. 본 방법의 검증을 위해 GALAXY S10+ 기기에서 실험한 결과 평균 90.68%의 정확도로 손가락을 인식하여 모바일 환경에서 실시간 객체 탐지를 통한 Air Piano 연주의 활용 가능함을 알 수 있었다.

#딥러닝 #객체 탐지 #에어 피아노

요약문
1. 서론
2. 모바일 기반 손끝 객체 인식 방법
3. 실험
4. 결론
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