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NTIS 바로가기제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.17 no.4, 2011년, pp.368 - 374
손수원 (고려대학교 전기전자전파공학과) , 배정훈 , 양철종 (고려대학교 전기전자전파공학과) , 왕한 (고려대학교 전기전자전파공학과) , 고한석 (고려대학교 전기전자전파공학과)
This paper proposes a robot control human interface using Markov model (HMM) based hand signal recognizer. The command receiving humanoid robot sends webcam images to a client computer. The client computer then extracts the intended commanding hum n's hand motion descriptors. Upon the feature acquis...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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손동작을 이용한 로봇과 사람 간의 인터페이스의 인식기에 가장 많이 사용되는 방법은 무엇인가? | 이에 따라 다양한 입력장치와 카메라를 이용한 연구가 진행되어 왔다[1-6]. 그 중 인식기에 가장 많이 사용되는 방법은 HMM (Hidden Markov Model)를 기반한 인식기이다. 이는 시간의 변화에 따른 신호를 통계적으로 모델링 할 수 있어 제스처 인식에서의 그 효율성이 증명되었다[7]. | |
본 연구에서 무엇을 조합하여 기본 손동작 집합을 생성하였는가? | 손동작의 기본이 되는 모션 프리미티브를 조합하여 기본 손동작 집합을 생성하였다. 예를 들면 그림 2의 왼쪽과 같은 손동작을 생성하고 싶다면 4개의 모션 프리미티브의 조합을 통해 만들 수 있다. | |
로봇과 client computer 사이의 네트워크 통신을 이용하는 인식 방법의 장점은 무엇인가? | 로봇에서는 단지 캠으로 촬영된 영상을 전송만 하면 인식은 모두 client computer에서 이루어지는 것이다. 이러한 시스템은 로봇에 부하되는 연산량을 줄이고, 또한 로봇 플랫폼에 독립적인 장점이 있다. 또한 인식기에서는 기본 손동작을 모델을 조합하여 새로운 수신호를 생성할 수 있다. |
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