Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2019.10a
  • /
  • Pages.1173-1175
  • /
  • 2019
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on Hand Gesture Classification Deep learning method device based on RGBD Image

RGBD 이미지 기반 핸드제스처 분류 딥러닝 기법의 연구

  • 박종찬 (인하대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이연 (인하대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 신병석 (인하대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2019.10.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

소음이 심하거나 긴급한 상황 등에서 서로 다른 핸드제스처에 대한 인식을 컴퓨터의 입력으로 받고 이를 특정 명령으로 인식하는 등의 연구가 로봇 분야에서 연구되고 있다. 그러나 핸드제스처에 대한 전처리 과정에서 RGB데이터를 활용하거나 또는 스켈레톤을 활용하는 연구들이 다양하게 연구되었지만, 실생활에서의 노이즈가 많아 분류 정확도가 높지 않거나 컴퓨팅 파워의 사용이 과다한 문제가 발생했다. 본 논문에서는 RGBD 이미지를 사용하여 Hand Gesture를 트레이닝 받은 Keras 모델을 통해 입력받은 Hand Gesture을 분류하는 연구를 진행하였다. Depth Camera를 통하여 입력받은 Hand Gesture Raw-Data를 Image로 재구성하여 딥러닝을 진행하였다.

Keywords