최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.22 no.3, 2012년, pp.319 - 327
In this paper, we present a sign language recognition model which does not use any wearable devices for object tracking. The system design issues and implementation issues such as data representation, feature extraction and pattern classification methods are discussed. The proposed data representati...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
수화 인식 시스템의 핵심기술은 어떤 방법론인가? | 수화 인식 시스템의 핵심기술은 수신호 인식이나 제스쳐 인식 등과 같이 영상에서 신호패턴의 동적 특성을 고려하는 패턴인식 방법론이라 할 수 있다. 세부적으로는 영상으로부터 목표물에 대한 분할 기법, 특징의 표현 기법 및 추출 기법, 패턴의 정의 및 분류 기법 등의 기술을 포함한다[7-11]. | |
CNN 모델은 어떤 신경망 모델인가? | CNN 모델은 C-계층(Convolutional Layer) 과 S-계층(Subsampling Layer)이 다층구조로 연결된 신경망이다[12]. 상위 계층으로 갈수록 점진적으로 대상영역이 확장되는 형태의 특징지도를 생성하며 이 과정에서 수용영역(receptive field)의 연결구조를 통하여 특징점의 위치이동에 강인한 추출기능을 제공한다. | |
착용식 추적장치나 표식 기반의 보조 장치를 사용하는 이유는 무엇인가? | 컴퓨터를 사용한 수화패턴 자동인식 시스템에서 많은 경우 효과적인 특징추출을 위하여 착용식 추적장치나 표식 기반의 보조 장치를 사용하여 왔다. 이는 영상신호로 표현되는 수화패턴 데이터가 매우 복잡한 형태의 변이를 포함하여 특징의 형태표현이나 추출과정이 매우 어렵기 때문이다[1]. 그러나 이러한 시스템은 환경과 여건에 제약적이라는 점이 지적되어 왔으며, 최근 유비쿼터스 시스템 등에서 요구하는 진보된 기능을 위하여 순수 동영상에서 인간의 행동패턴을 그대로 이해하는 기술에 대한 연구가 부각되고 있다[2-6]. |
Sylvie C.W. Ong and Surendra Ranganath, "Automatic Sign Language Analysis: A Survey and Future beyond Lexical Meaning," IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 27, No.6, pp.873-891, 2005
Mahmoud M. Zaki and Samir I. Shaheen, "Sign Language Recognition using a Combination of New Vision Based Features," Pattern Recognition Letters, Vol.32, No.4, pp.572-577, 2011
Ruiduo Yang, Sudeep Sarkar, "Coupled Grouping and Matching for Sign and Gesture Recognition," Computer Vision and Image Understanding Vol.113, pp.663-581, 2009.
Chia-Feng Juang, Shih-Hsuan Chiu, and Shen-Jie Shiu, "Fuzzy System Learned Through Fuzzy Clustering and Support Vector Machine for Human Skin Color Segmentation," IEEE Transaction on System, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans. Vol.37, No.6, pp.1077-1087, 2007.
Chia-Feng Juang and Ksuan-Chun Ku, "A Recurrent Fuzzy Network for Fuzzy Temporal Sequence Processing and Gesture Recognition," IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, Vol.35, No.4, pp.646-658, 2005.
Ming-Hsuan Yang, Narendra Ahuja, and Mark Tabb, "Extraction of 2D Motion Trajectories and Its Application to Hand Gesture Recognition," IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.24, No.8, pp.1061-1074, 2002.
Hung-Ming Sun, "Skin Detection for Single Images using Dynamic Skin Color Modeling," Pattern Recognition, Vol.43, pp.1413-1420, 2010.
Anas Wuteishat, Chee Peng Lim, and Kay Sin Tan, "A Modified Fuzzy Min-Max Neural Network With A Genetic-Algorithm-Based Rule Extractor for Pattern Classification," IEEE Transaction on System, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans. Vol.40, No.3, pp.641-650, 2010.
Patrick K. Simpson, "Fuzzy Min-Max Neural Network- Part1 : Classification." IEEE Transaction on Neural Network, Vol.3, No.5, pp.776-786, 1992.
B. Gabrys, A. Bargiela,"General Fuzzy Min-Max Neural Network for Clustering and Classification," IEEE Transaction on Neural Networks, Vo.11, No.3, pp.769-783, 2000.
Cristophe Garcia, Manolis Delakis: Convolutional Face Finder: A Neural Architecture for Fast and Robust Face Detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.26, No.11, 1408-1423, 2004
Ho-Joon Kim, Juho Lee, Hyun-Seung Yang, "A Weighted FMM Network and Its Application to Face Detection," Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4233. pp. 177-186, 2006.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.