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김은수 (금오공과대학교) 권용성 (금오공과대학교) 김충근 (금오공과대학교) 신재욱 (금오공과대학교) 박범용 (금오공과대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2021년도 대한전기학회 정보 및 제어 학술대회 논문집
발행연도
2021.10
수록면
219 - 220 (2page)

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2021

근전도 신호를 이용한 CRNN 기반의 강인한 손 제스처 인식
김은수 ,  권용성 ,  김충근 외 2명 정보 및 제어 논문집 2021.10 학술대회자료
근전도 신호를 이용한 CRNN 기반의 강인한 손 제스처 인식
김은수 ,  권용성 ,  김충근 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료

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사람의 생체 신호인 근전도(Electromyography, EMG) 신호를 이용한 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 손 제스처 분류를 위한 다양한 머신 러닝(Machine Learning) 방법이 연구되고 높은 분류율을 보이지만, 실시간으로 민감하지 않은 손 제스처 분류기를 만들기에는 어려움이 있다. CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 모델은 ... 전체 초록 보기

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