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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 3,233 - 3,236 (4page)
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The purpose of this paper is to develop a gesture recognition device with high accuracy by utilizing an array of ultrasonic transducers and CNN (Convolutional Neural Network) technology. Among various sensors, ultrasonic sensors have the advantage of being cost-effective and convenient. CNN technology is predominantly employed for image analysis and classification. The data collected through the ultrasonic array is stored in image format, facilitating analysis and classification through CNN technology. In previous research, gesture data was collected using a 7x1 ultrasonic transducer array system. Although advantageous for acquiring left-right motion data, it presented constraints when gathering data for up-down motions. In this research, a circular configuration of eight transmitters was employed, with one receiver sensor positioned in the middle of the transmitter array for gesture data collection. Training data was iteratively inputted into the CNN, leading to enhanced accuracy. As a result, the proposed model achieved an accuracy rate of approximately 98%.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 초음파 어레이
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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