깊이정보를 이용한 케스케이드 방식의 실시간 손 영역 검출Real-time Hand Region Detection based on Cascade using Depth Information
- Other Titles
- Real-time Hand Region Detection based on Cascade using Depth Information
- Authors
- 주성일; 원선희; 최형일
- Issue Date
- Oct-2013
- Publisher
- 한국정보처리학회
- Keywords
- Hand Region Detection; Depth Image; Kinect; Adaboost; Depth Feature; 손 영역 검출; 깊이 영상; 키넥트; 아다부스트; 깊이 영상 특징
- Citation
- 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.2, no.10, pp.713 - 722
- Journal Title
- 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
- Volume
- 2
- Number
- 10
- Start Page
- 713
- End Page
- 722
- URI
- http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/11980
- DOI
- 10.3745/KTSDE.2013.2.10.713
- ISSN
- 2287-5905
- Abstract
- 본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
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