다양한 Feature와 RNN을 이용한 Skeleton 기반 동적 제스처 인식
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 박성우 | - |
dc.contributor.author | 신승혁 | - |
dc.contributor.author | 김회율 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-02T11:29:43Z | - |
dc.date.available | 2021-08-02T11:29:43Z | - |
dc.date.created | 2021-05-14 | - |
dc.date.issued | 2019-06 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/13410 | - |
dc.description.abstract | 본 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.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 대한전자공학회 | - |
dc.title | 다양한 Feature와 RNN을 이용한 Skeleton 기반 동적 제스처 인식 | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김회율 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2019 대한전자공학회 하계종합학술대회, pp.1142 - 1147 | - |
dc.relation.isPartOf | 2019 대한전자공학회 하계종합학술대회 | - |
dc.citation.title | 2019 대한전자공학회 하계종합학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 1142 | - |
dc.citation.endPage | 1147 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE08762173 | - |
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