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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 52 - 58 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.12.52
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본 논문은 압력 센서를 통하여 사용자의 제스쳐를 획득하고 이를 자동으로 인식하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 사용된 압력 센서는 휴대폰의 후면에 부착하는 방식으로 활용되었으며, 이를 통해 단일 센서만으로 일정 범위의 움직임을 관찰할 수 있다. 압력 센서를 사용하는 제스처 인식은 터치 패널 등을 사용하는 제스처 인식에 비해 저렴한 비용으로 장치를 구성할 수 있으므로, 이를 사용하여 복잡한 패턴을 인식할 수 있다면 하드웨어 장치 구성의 자유도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. 모델의 검증을 위해 5400개의 숫자 제스처 데이터가 수집되었으며, 데이터의 자동 분류를 위해 Convolutional neural network과 Long Short-Term Memory층을 결합한 모델이 제안되었다. 실험 결과 10개 숫자 패턴에 대해 79.9%, 7개 패턴에 대해 89.0%의 정확도를 달성하였으며, 이를 통해 압력센서를 사용하는 제스처 인식의 가능성을 볼 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 및 분석방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
W.-D. Chang, J. Shin, “DPW Approach for Random Forgery Problem in Online Handwritten Signature Verification,” Proceedings of 4th International Conference on Networked Computing and Advanced Information Management, Gyeongju, Korea Republic, Sep. 2008.
D. Keysers, T. Deselaers, H. A. Rowley, L.-L. Wang, and V. Carbune, “Multi-Language Online Handwriting Recognition,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 6, pp. 1180-1194, 2016.
W.-D. Chang, A. Matsuoka, Kyeong-Taek Kim, and Jungpil Shin. 2022. “Recognition of Uni-Stroke Characters with Hand Movements in 3D Space Using Convolutional Neural Networks” Sensors, 22, no. 16: 6113.
C.-H. Hsieh, Y.-S. Lo, J.-Y. Chen, S.-K. Tang, “Air-Writing Recognition Based on Deep Convolutional Neural Networks,” IEEE Access, Vol. 9, Article ID. 142827–142836, 2021.
E.-S. Kim, Y.-S. Kwon, C.-G. Kim, J. Shin, B. Y. Park, “Robust hand gesture recognition based on CRNN using EMG signals," Proceedings of The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 2021, no. 10, pp. 219-220, Oct 2021.
D. Keysers, T. Deselaers, H. A. Rowley, L.-L. Wang, and V. Carbune, “Multi-Language Online Handwriting Recognition,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 6, pp. 1180-1194, 2016.
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C.-H. Hsieh, Y.-S. Lo, J.-Y. Chen, S.-K. Tang, “Air-Writing Recognition Based on Deep Convolutional Neural Networks,” IEEE Access, Vol. 9, Article ID. 142827–142836, 2021.
E.-S. Kim, Y.-S. Kwon, C.-G. Kim, J. Shin, B. Y. Park, “Robust hand gesture recognition based on CRNN using EMG signals," Proceedings of The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 2021, no. 10, pp. 219-220, Oct 2021.
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