Latent-dynamic Hidden Conditional RandomField를 이용한 3차원 제스처 인식기술
- Issued Date
- 2017
- Abstract
- 요약
본 연구에서는 키넥트 센서로부터 생성된 특징 정보를 사용한 제스처 인식을 수행한다. 이를 위해서 키넥트 센서로부터 3차원 특징 정보를 추출한다. 그리고 제스처 인식을 위해 LDCRF (Latent-dynamic Hidden Conditional Random Field)를 사용한다. 마이크로소프트 Cambridge-12 Kinect 제스처 데이터베이스와 실제 환경에서 수집한 데이터를 이용하여 성능을 비교평가 한다. 실험 결과, 제안된 방법은 3차원 제스처를 효과적으로 인식할 수 있다.
- Alternative Title
- 3D Body Gesture Recognition using Latent-dynamic Hidden Conditional Random Field
- Alternative Author(s)
- Chun Woonghee
- Department
- 일반대학원 컴퓨터공학과
- Advisor
- 양희덕
- Awarded Date
- 2017-08
- Table Of Contents
- 목 차
Ⅰ. 서론 1
Ⅱ. 관련 연구 3
1. 3차원 제스처 인식 기술 4
2. LDCRF 적용 연구 6
Ⅲ. 3차원 제스처 인식 7
1. 3차원 특징 추출 7
2. LDCRF기반 제스처 인식 기술 9
Ⅳ. 실험 결과 및 분석 11
1. 실험 환경 11
2. 실험 결과 13
Ⅴ. 결론 18
【참고문헌】 19
- Degree
- Master
- Publisher
- 조선대학교
- Citation
- 천웅희. (2017). Latent-dynamic Hidden Conditional RandomField를 이용한 3차원 제스처 인식기술.
- Type
- Dissertation
- URI
- https://oak.chosun.ac.kr/handle/2020.oak/13253
http://chosun.dcollection.net/common/orgView/200000266271
- Appears in Collections:
- General Graduate School > 3. Theses(Master)
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