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학술저널
저자정보
채지훈 (계명대학교) 임종헌 (계명대학교) 김해성 (계명대학교) 이준재 (계명대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제5호
발행연도
2017.5
수록면
835 - 843 (9page)

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Humans have often been used gesture to communicate with each other. The communication between computer and person was also not different. To interact with a computer, we command with gesture, keyboard, mouse and extra devices. Especially, the gesture is very useful in many environments such as gaming and VR(Virtual Reality), which requires high specification and rendering time. In this paper, we propose a gesture recognition method based on CNN model to apply to gaming and real-time applications. Deep learning for gesture recognition is processed in a separated server and the preprocessing for data acquisition is done a client PC. The experimental results show that the proposed method is in accuracy higher than the conventional method in game environment.
#Convolutional Neural Network #Gesture Recognition #Game Applications

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 기존연구
3. 2D 제스처 데이터 구성 및 전처리 방법
4. 제스처 인식을 위한 딥 신경망 모델
5. 실험결과
6. 결론
REFERENCE

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - H. Cheng / 2016 / Survey on 3D Hand Gesture Recognition / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 26 (9) : 1659 ~ 1673 google schola [학술지(정기간행물)] - J. Schmidhuber / 2015 / Deep Learning in Neural Networks : An Overview / Neural Networks 61 : 85 ~ 117 google schola [학술지(정기간행물)] - 채지훈 / 2016 / 게임 인터페이스를 위한 최근접 이웃알고리즘기반의 제스처 분류 / 멀티미디어학회논문지 19 (5) : 874 ~ 880 dbpia [학술대회논문] - B. Fasel / 2006 / Rotation-Invariant Neoperceptron / Proceeding of 18th International Conference on Pattern Recognition : 336 ~ 339 google schola [학술대회논문] - R. McCartney / 2015 / Gesture Recognition with the Leap Motion Controller / Proceeding of International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition : 3 ~ 9 google schola

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