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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
임바다 (한국교통대학교) 이재성 (한국교통대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
1,170 - 1,173 (4page)

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Recently, demand for non-contact IT technology is rapidly increasing due to Corona-19. However, the risk of virus infection remains because current kiosks require finger contact to screen. With the development of deep learning technology, the recognition rate of images and videos has almost reached that of humans. However, in order to obtain that rate, server- (or cloud-) level computing power is required. A kiosk is produced on demand (custom design), and each store has different contents that its device should learn. Therefore, it is often difficult to utilize server-class computing power. This paper proposes two image-preprocessing methods to overcome the recognition rate decrease that can occur when the hand pose recognition function is implemented through a camera and edge computing of a store kiosk. The recognition rate is increased 46∼86% and 32∼63%, through shadow removal and face masking, respectively. Therefore, it might be possible to implement the hand pose recognition function having the server-level recognition rate only with the edge computing power.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 성능 평가
IV. 결론
참고문헌

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