2016년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
컨볼루션 신경망을 이용한 EPS 동작 신호의 인식 |
| 영문제목(English Title) |
EPS Gesture Signal Recognition using Convolutional Neural Networks |
| 저자(Author) |
이유라
김수형
김영철
나인섭
Yu-ra Lee
Soo-hyung Kim
Young-chul Kim
In-seop
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 43 NO. 01 PP. 0859 ~ 0861 (2016. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구에서는 컨볼루션 신경망을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 다량의 잡음이 포함되어 있는 추출된 신호는 잡음 제거 과정을 거쳐, 2차원 마스크 형태의 신호로 재구성된 후 컨볼루션 신경망을 통해 분류되어 최종 인식된다. 실험에서는 네 가지 형태의 동작에 대해 제안된 깊은 학습 기반의 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks)방법과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능 비교를 통해, 제안된 방법의 인식 결과가 우수한 성능을 나타냄을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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