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다양한 Feature와 RNN을 이용한 Skeleton 기반 동적 제스처 인식

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dc.contributor.author박성우-
dc.contributor.author신승혁-
dc.contributor.author김회율-
dc.date.accessioned2021-08-02T11:29:43Z-
dc.date.available2021-08-02T11:29:43Z-
dc.date.created2021-05-14-
dc.date.issued2019-06-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/13410-
dc.description.abstract본 논문에서는 인공신경망을 이용한 Skeleton 기반의 동적 제스터 인식 정확도 향상 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른 동적 제스처 데이터로부터 시간 및 공간적으로 정규화 한 데이터를 생성한 후 Geometric Feature와 Latent Feature를 추출하고 인공신명망을 이용하여 제스처를 인식한다. 그 결과 공용 데이터 셋을 기준으로 한 제안한 방법의 동적 제스처 인식 정확도는 기존 방법들의 동적 제스처 인식 정확도보다 향상되었다.-
dc.language한국어-
dc.language.isoko-
dc.publisher대한전자공학회-
dc.title다양한 Feature와 RNN을 이용한 Skeleton 기반 동적 제스처 인식-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor김회율-
dc.identifier.bibliographicCitation2019 대한전자공학회 하계종합학술대회, pp.1142 - 1147-
dc.relation.isPartOf2019 대한전자공학회 하계종합학술대회-
dc.citation.title2019 대한전자공학회 하계종합학술대회-
dc.citation.startPage1142-
dc.citation.endPage1147-
dc.type.rimsART-
dc.type.docTypeProceeding-
dc.description.journalClass3-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClassother-
dc.identifier.urlhttps://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE08762173-
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