Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.630-632
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2023
어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.4
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pp.1-13
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2011
In this paper, we propose a gesture recognition system to recognize motions using the shape information of MHI (Motion History Image). The system acquires MHI to provide information on motions from images with input and extracts the gradient images from such MHI for each X and Y coordinate. It extracts the shape information by applying the shape context to each gradient image and uses the extracted pattern information values as the feature values. It recognizes motions by learning and classifying the obtained feature values with a SVM (Support Vector Machine) classifier. The suggested system is able to recognize the motions for multiple people as well as to recognize the direction of movements by using the shape information of MHI. In addition, it shows a high ratio of recognition with a simple method to extract features.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.01a
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pp.73-74
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2017
SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 대표적인 기계 학습 분류 알고리즘으로 감정 분석, 제스처 인식 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. SVM 알고리즘은 분리경계면(Hyper-Plane) 또는 분리경계면 집합 중 지지벡터(Support Vector)라 불리는 특정한 점들로 이루어진 두 그룹 간의 거리 차이(Margin)를 최대로 하는 분리경계면을 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 높은 정확도를 제공하지만 처리 속도가 느리며 학습을 위해 대량의 데이터 및 메모리가 필요하기 때문에 자원이 제한적인 IoT 환경에서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 자원이 제한된 IoT 노드를 기반으로 효율적으로 데이터를 학습하기 위해 K-means 알고리즘을 이용하여 SVM 알고리즘의 저전력화 방안을 연구한다.
The aim of this article is to consider the future of industrialization of Augmented Reality contents focusing on cinematic imagination of films that used Augmented Reality techniques and artistic imagination of Augmented Reality Arts in the 21st century. The film showing future technology through cinematic imagination plays an role in the presentation of future vision important. Augmented Reality Arts show the big picture of future arts, future aspect of society, and future culture by using technically possible present technology. I classified the researched films according to Augmented Reality technique. It is expected that Gesture Recognition will develop with transparent display device techniques, Hologram techniques will be changed into individualized communication styles, Biometrics will be able to evolve into multi-Biometrics, and Wearable Computer will develop in the aspect of physical body augmentation and then industrialize. In Augmented Reality Arts, it seems that the various utilization of avatar will be related to Hologram, the utilization of the physiological phenomenon of the human body will be related to Biometrics, the mixture of reality and virtual reality will utilize display devices through Gesture Recognition, and a new experiment of HMD(Head-Mounted Display) will industrialize with the diversification of Wearable Computer. Augmented Reality contents created through the imagination and representation in the films and arts take a role in helping human life, and, at the same time, show the future image industrialized in the way of combination between human and environment without a medium.
The gesture classification has been applied to many fields. But it is not efficient in the environment for game interface with low specification devices such as mobile and tablet, In this paper, we propose a effective way for realistic game interface using k-nearest neighbors algorithm for gesture classification. It is time consuming by realtime rendering process in game interface. To reduce the process time while preserving the accuracy, a reconstruction method to minimize error between training and test data sets is also proposed. The experimental results show that the proposed method is better than the conventional methods in both accuracy and time.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.8
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pp.3971-3975
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2013
This paper introduces an Augmented Reality system recognizing hand gestures and shows results of the evaluation. The system's user can interact with artificial objects and manipulate their position and motions simply by his hand gestures. Hand gesture recognition is based on Histograms of Oriented Gradients (HOG). Salient features of human hand appearance are detected by HOG blocks. Blocks of different sizes are tested to define the most suitable configuration. To select the most informative blocks for classification multiclass AdaBoostSVM algorithm is applied. Evaluated recognition rate of the algorithm is 94.0%.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.9
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pp.68-76
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1997
This paper presents a system which recognizes dynamic hand gestures for virtual reality(VR). A dynamic hand gesture is a method of communication for a computer and human who uses gestures, especially both hands and fingers. Since the human hands and fingers are not the same in physical dimension, the same form of a gestrue produced by two persons with their hands may not have the same numerical values which are obtained through electronic sensors. In this paper, we apply a fuzzy min-max neural network and feature analysis method using fuzzy logic for on-line pattern recognition.
웨어러블 컴퓨터는 사용자를 중심으로 의복과 기술이 결합된 기기로서 직관적이며 유연한 인터페이스가 요구된다. 현재 직관적인 입력방식으로 음성인식과 동작인식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동작인식의 경우 손동작을 이용한 장갑형태가 가장 많으며, 대부분 사용자 행동의 의미를 고려하지 않은 인위적인 제스처로 학습을 필요로 한다. 본 연구에서는 사용자가 일상적으로 하는 행동에서 의미를 추출하고, 웨어러블 컴퓨터의 인터페이스로서 적용가능성을 보고자 한다. 행동은 자극에 대한 신체의 움직임이다. 문헌을 통하여 신체의 움직임에 대한 66개의 동사를 추출하고 구체적인 움직임에 구문조사를 실시하였다. 조사된 구문에 대한 상황과 의미를 조사한 결과 행동은 의미에 따라 감정표현, 의사전달, 정보교류, 자기제어, 기기제어, 무의식적, 의례적의 7가지로 분류할 수 있었다. 그 중 의사소통과 대상을 제어하기 위한 행동을 중심으로 접근하였다. 행동의 의미와 현재 사용되고 있는 UI의 의미를 비교하여 인터페이스를 대응시켜 보았다.
Non-verbal communications are important because they support and replace verbal communication. Body language of various non-verbal communications is the communication using the body. In animation, expression of body language is very important because characters play an important role in communicating the scenario. Animation has a dual communication structure, different from general communication. One is the communication between the speaker character and the hearer character, the other is the image and the audience, which includes the communication between the speaker character and the hearer character. In this study, we divide the body language from the characters into the discourse-in act and discourse-out act according to this dual structure and classify it into adaptors, emblem, illustrator, regulator, affect display by a functional approach method. Especially, the illustrator is subdivided into pragmatic speech act. Finally, this study analyzes the features of body language in animation and represents animation character's body language for an effective expression of the communications in animation.
In this paper, by analyzing the nonverbal communication of personified animals and human animation characters, the differences of gesture and the amount of similarity between personified animal characters and human characters were studied. Accordingly, personified characters were classified into three categories: humanoid characters, animal-like characters and mixed-type characters which possess characteristics of both human and animals. Furthermore, we proposed a 7-step process for the personification of animal characters. Diverse information of personification was provided for animation designers in this paper. A DB system for animal character designing and automation for animation utilizing personified characters are expected to be constructed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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