손 표현 인식을 위한 계층적 손 자세 모델

허경용; 송복득; 김지홍

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자료유형: 학술저널

저자정보: 허경용 (동의대학교) 송복득 (한국전자통신연구원) 김지홍 (동의대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제10호

발행연도: 2021.10

수록면: 1,323 - 1,329 (7page)

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손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 동적인 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 이 논문에서는 손 표현 인식을 위해 손가락의 위치와 형태를 기반으로 하는 계층적 손자세 모델을 제안한다. 손 자세 인식을 위해서는 오픈소스인 미디어파이프를 기반으로 하고, 손가락 상태를 나타내는 모델과 이를 통해 손 자세를 나타내는 모델을 계층적으로 구성하였다. 손가락 모델 역시 손가락 하나의 굽힘과 손가락 두 개의 닿음을 사용하여 계층적으로 구성하였다. 제안하는 모델은 손을 통해 정보를 전달하는 다양한 응용에 사용할 수 있으며, 수화에서의 숫자 인식에 적용하여 그 유용성을 검증하였다. 제안하는 모델은 수화 인식 이외에 컴퓨터의 사용자 인터페이스에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대한다.

#손 표현 #손 자세 인식 #계층 모델 #미디어파이프 #수화 #Hand expression #Hand pose recognition #Hierarchical model #Mediapipe #Sign language

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M. Patel and N. Kalani, “A Survey on Pose Estimation using Deep Convolutional Neural Networks,” in Proceedings of 2nd International Conference on Machine Learning, Security and Cloud Computing, Hyderabad, India, pp. 1-9, 2020.

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R. Berral-Soler, F. J. Madrid-Cuevas, R. Munoz-Salinas, and M. J. Marin-Jimwnez, “RealHePoNet: a robust single-stage ConvNet for head pose estimation in the wild,” Neural Computing and Applications, vol. 33, no. 13, pp. 7673-7689, July. 2021.

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