지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국전자파학회JEES Journal of Electromagnetic Engineering And Science Journal of Electromagnetic Engineering And Science Vol.22 No.3
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 335 - 343 (9page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Hand gesture recognition is an efficient and practical solution for the non-contact human–machine interaction in smart devices. To date, vision-based methods are widely used in this research area, but they are susceptible to light conditions. To address this issue, radar-based gesture recognition using micro-Doppler signatures can be applied as an alternative. Accordingly, the use of a novel densely convolutional neural network model, Dop-DenseNet, is proposed in this paper for improving hand gesture recognition in terms of classification accuracy and latency. The model was designed with cross or skip connections in a dense architecture so that the former features, which can be lost in the forward-propagation process, can be reused. We evaluated our model with different numbers of filter channels and experimented with it using the Dop-Net dataset, with different time lengths of input data. As a result, it was found that the model with 64 3 × 3 filters and 200 time bins of micro-Doppler spectrogram data could achieve the best performance trade-off, with 99.87% classification accuracy and 3.1 ms latency. In comparison, our model remarkably outperformed the selected state-of-the-art neural networks (GoogLeNet, Res-Net-50, NasNet-Mobile, and MobileNet-V2) using the same Dop-Net dataset.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. FREQUENCY-MODULATED CONTINUOUS-WAVE RADAR FOR HAND GESTURE RECOGNITION
III. CONVOLUTION NEURAL NETWORK-BASED HAND GESTURE RECOGNITION
IV. COMPARISON OF IMPLEMENTATION RESULTS
V. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Micro Doppler radar Hand gesture recognition 시스템에서 CNN을 위한 후처리 기법
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .01
-
Hand based Gesture Recognition inside a car through IR-UWB Radar
대한전자공학회 학술대회
2017 .01
-
3D-Convolutional Neural Network for Efficient Hand Gesture Recognition
대한전자공학회 학술대회
2017 .01
-
Trigger algorithm in Real-time micro doppler hand gesture recognition system using CW radar
대한전자공학회 학술대회
2019 .06
-
Study on Recognition of Hand Gestures Using Convolutional Neural Network
INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING
2019 .06
-
게임 어플리케이션을 위한 컨볼루션 신경망 기반의 실시간 제스처 인식 연구
멀티미디어학회논문지
2017 .05
-
Micro Doppler radar Hand gesture recognition 시스템에서 Mirror padding을 이용한 Training data 증량 기법
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .01
-
시 공간 정규화를 통한 딥 러닝 기반의 3D 제스처 인식
멀티미디어학회논문지
2018 .05
-
Continuous gesture recognition by using gesture spotting
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2016 .10
-
Transferable Convolutional Neural Networks for IMU-based Motion Gesture Recognition in Human-Machine Interaction
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2024 .10
-
Residual Learning Based CNN for Gesture Recognition in Robot Interaction
JIPS(Journal of Information Processing Systems)
2021 .01
-
딥러닝 기반 실시간 손 제스처 인식
멀티미디어학회논문지
2019 .04
-
Recognition of Natural Hand Gestures Using Bidirectional Long Short-Term Memory Model
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2018 .12
-
Hand Gesture Recognition Using an Infrared Proximity Sensor Array
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2015 .09
-
실내 모바일 로봇 조작을 위한 손 제스처 조작 방식 제안 및 구현
제어로봇시스템학회 논문지
2025 .01
-
2단계 히든마코프 모델을 이용한 제스쳐의 성능향상 연구
제어로봇시스템학회 논문지
2015 .11
-
Trajectory Image based Dynamic Gesture Recognition with Convolutional Neural Networks
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2015 .10
-
시간정보를 활용하는 3차원 스켈레톤 기반 손 동작 인식 딥러닝 기법에 관한 연구
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
이중흐름 3차원 합성곱 신경망 구조를 이용한 효율적인 손 제스처 인식 방법
한국차세대컴퓨팅학회 논문지
2018 .01
-
초음파 배열 시스템 기반의 CNN을 활용한 손짓 인식 정확도 향상
대한전자공학회 학술대회
2023 .06
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0