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본 논문에서는 사람의 손동작에 의해 모바일장치상의 전기장센서를 통해 감지되는 동작신호의 실시간 검출 및 프레임 추출 알고리즘을 제안한다. 동작인식에 사용되는 전기장센서는 주변 환경 및 시점에 따라 랜덤잡음 및 센서 표면의 초기 대전상태의 가변적인 특성으로 인해 안정적으로 동작신호를 검출하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 환경에서도 안정적이고 강건하게 동작신호를 감지하여 검출할 수 있는 동적문턱치 방법(dynamic thresholding method)을 제안한다. 동작발생감지여부는 10Hz low-pass 필터와 MA(Motion Average) 필터를 통한 입력신호가 특정 문턱 전압값을 넘을 경우 감지되는데 감지시점 센서상의 정전하상태가 가변적이므로 주기적으로 offset 값을 계산하여 새로운 문턱치를 동적으로 적용하는 방법이다. 이러한 방법으로 동작신호 감지율을 98% 이상으로 향상 시킬 수 있었다. 또한 일단 동작이 감지되면 정문턱치(positive thresold)와 부문턱치(negative threshold)의 통과시점, 횟수와 평균 동작주기를 고려한 동작신호프레임 알고리즘을 제안하였으며 이의 프레임추출 성공률도 98% 이상의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 추출된 동작신호는 이후 신호정규화를 거쳐 LSTN 심층신경망 인식부를 거쳐 높은 손동작 인식률을 보임으로서 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.
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Plessey Semiconductors Ltd / EPIC Sensor Applications Guide Book, Document:292462
이유라 / 2017 / EPS Gesture Signal Pattern Recognition Using Multi-Convolutional Neural Networks
정선일 / 2019 / Hand Gesture Signal Extraction and Application to Light Controller Using Passive Electric Sensor / Proc. of ICNGC2019 Int’l Conference :130~132
X. Tand / 2019 / Indoor Occupancy Awareness and Localization Using Passive Electric Field Sensing / IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement 68(11):4535~4549
F. Aezinia / 2012 / Three Dimensional Touchless Tracking of Objects Using Intergrated Capacitive Sensors / IEEE Trans. on Consumer Elecronics 58(3):886~890
이유라 / 2017 / EPS Gesture Signal Pattern Recognition Using Multi-Convolutional Neural Networks
정선일 / 2019 / Hand Gesture Signal Extraction and Application to Light Controller Using Passive Electric Sensor / Proc. of ICNGC2019 Int’l Conference :130~132
X. Tand / 2019 / Indoor Occupancy Awareness and Localization Using Passive Electric Field Sensing / IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement 68(11):4535~4549
F. Aezinia / 2012 / Three Dimensional Touchless Tracking of Objects Using Intergrated Capacitive Sensors / IEEE Trans. on Consumer Elecronics 58(3):886~890
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