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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강현석 (광운대학교) 박광현 (광운대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제6호
발행연도
2023.6
수록면
669 - 676 (8page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.6.669

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

관절 좌표 이미지 패치를 이용한 다중 스트림 신경망을 통한 수화 인식
강현석 ,  박광현 한국통신학회논문지 2023.06 학술저널
관절 좌표 이미지 패치를 이용한 다중 스트림 신경망을 통한 수화 인식
강현석 로봇학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 들어 딥러닝(Deep Learning)과 기계학습(Machine Learning) 알고리즘을 이용한 수화 인식에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 다양한 종류의 정보를 요구하는 수화의 특성 때문에 단어 단위 수화 인식은 다양한 방법론들이 제시되었다. 수화 인식에 대한 기법은 이미지 기반의 방법과 자세 기반의 방법으로 나뉜다. 초반에는 이미지 기반의 합성곱 신경망을 이용하는 방법들이 나와서 준수한 성능을 보였다. 이미지 기반의 방법들은 주로 수화의 전체적인 정보에 집중하였다. 그 이후에는 행동 인식 분야에서 많이 사용하던 자세 기반의 관절 정보를 이용한 그래프 합성곱 신경망을 적용하였다. 이때, 얻은 정보들은 대부분 수화에서 관계성에만 집중하였다, 하지만, 단일 스트림 신경망으로 얻을 수 있는 정보로는 다양한 종류의 정보가 필요한 수화 특징을 잡아내는데 부족했고, 많은 논문이 다중 신경망을 통해서 수화 인식에 필요한 다양한 정보를 얻었다. 본 논문에서는 수화 인식에서 중요한 얼굴과 손의 지역적인 정보를 얻기 위한 데이터 형태인 관절 좌표 이미지 패치와 트랜스포머 네트워크를 활용한 다중스트림 네트워크를 제안한다.
#수화 인식 #다중 스트림 신경망 #관절 좌표 이미지 패치 #Sign Language Recognition #Multi-stream Neural Network #Joint Point Image Patch

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 네트워크
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
D. Li, C. R. Opazo, X. Yu, and H. Li, “Word-level deep sign language recognition from video: A new large-scale dataset and methods comparison,” in Proc. 2020 IEEE WACV, pp. 1448-1458, Snowmass Village, CO, USA, Mar. 2020. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1 google schola A. Recasens, P. Kellnhofer, S. Stent, W. Matusik, and A. Torralba, “Learning to zoom: A saliency-based sampling layer for neural networks,” in Proc. ECCV, pp. 51-66, Munich, Germany, Sep. 2018. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1809.03355) google schola M. Maruyama, S. Ghose, K. Inoue, P. P. Roy, M. Iwamura, and M. Yoshioka, “Word level sign language recognition with multi-stream neural networks focusing on local regions,” arXiv:2106.15989, 2021. (https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.15989) google schola J. Carreira and A. Zisserman, “Quo vadis, action recognition? a new model and the kinetics dataset,” in Proc. 2017 IEEE Conf. CVPR, pp. 4724-4733, Honolulu, HI, USA, Jul. 2017. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1705.07750) google schola Y. Du, P. Xie, M. Wang, X. Hu, Z. Zhao, and J. Liu, “Full transformer network with masking future for word-level sign language recognition,” Neurocomputing, vol. 500, pp. 115-123, Aug. 2022. (https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.05.051) google schola

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