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NTIS 바로가기조선자연과학논문집 = Journal of the chosun natural science, v.3 no.1, 2010년, pp.38 - 42
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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수화인식 시스템의 인식 과정은 어떻게 되는가? | 수화를 인식하기 위해서는 손 형상을 인식해야 한다. 인식과정은 첫째, 카메라로부터 들어온 입력 영상의 전체 영역에서 피부색 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한다(전처리 과정으로 100개의 전체 모델 영상에 대해 사이즈를 100*100으로 정규화 하였으며, 연산속도를 줄이기 위해 모델 영상을 Gray Level(회색조) 정규화 시켰다). 둘째, 전체 영상으로부터 추출된 손 영역을 손 형상으로 정확하고 안정적으로 인식하기 위해 SOFM(Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 적용한다. 셋째, SOFM 알고리즘의 경쟁과정, 학습과정, 적응과정을 통해 입력 영상의 특징 벡터와 모델 영상의 특징 벡터의 거리를 계산한 후 초기 연결강도로부터 점차 연결강도의 가중치를 부여함으로서 입력 영상과 모델 영상간의 거리가 최소값(0)이 되는 모델을 찾고, 찾은 최소값의 모델을 최상위 모델로 선택하며, 최상위 모델로 인식한다(그림 10). | |
SOFM 신경망 알고리즘을 사용함으로써 얻은 이점으로는 무엇이 있는가? | 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다. | |
비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있게되면 어떤 결과를 기대할 수 있는가? | 인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. |
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