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논문 기본 정보

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한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제7권 제4호
발행연도
2011.1
수록면
29 - 37 (9page)

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본 논문에서는 고차상관특징계수와 주성분 분석을 통해서 얻어진 특징 정보를 저차원 객체 심볼로 구성하여 객체를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다. 또한 객체 인식 시 발생하는 잘못된 인식이나 인식 오차를 줄이기 위해 객체 공간상에 투영된 모델 특징 값을 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해서 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성한다. 이렇게 함으로써 임의의 입력 객체는 확률 값이 가장 높은 해당 객체 모델로 인식하게 된다.
#주성분분석 #고차 국소 자동 상관 특징 #은닉 마르코프 모델 #PCA(Principal Component Analysis) #(Higher Order Local Auto Correlation Features) #HMM(Hidden Markov Models)

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Ouchi. K / 2005 / Magic Wand: and intuitive gesture remote control for home applications google schola M.Turk / 2004 / Computer Vision in the Interface / Commumications of the ACM 47(1) google schola Andrea Corradini / 2001 / Dynamic Time Warping for Off-line Recognition of a Small Gesture Vocabulary / RATFG-RTS google schola Ismail Haritaoglu / 1998 / W4: Who? When? Where? What? A Real-time System for Detecting and Tracking People / Third Face and Gesture Recognition Conference :222~227 google schola Idaku Ishii / 2006 / Order Autocorrelation Vision Chip / IEEE Transactions on Electron Devices 53(8):1797~1804 google schola

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