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문제 정의
- 본 논문에서는 모바일 환경을 위한 인식기 기반 인터페이스를 위한 저 수준 인식기 모델에 대한 구현 및 성능, 사용성을 점검했다. 본 논문에서 한 이러한 저수준 인식기를 바탕으로 확장된 인식기를 개발함으로써 사용자는 단순하고 이해 하기 쉬운 인터페이스를 제공 받을 수 있으며, 개발자는 인식결과를 사용한 3.
- 이 논문에서는 DTW 기반으로 사용자 별로 학습이 가능한 모션 라이브러리를 개발하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 라이브러리는 크게 1) 단위 자세 또는 동작 인식을 위한 저 수준 모션 라이브러리와 2) 복합적으로 구성된 동작 인식을 위한 언어적 모션 라이브러리의 2 단계로 나누어져 있다.
- 즉 윈도우 크기(w)에 대해 슬라이딩 크기 (s)가 주어 져 있다면, w/s 개의 window 가 동시에 동작하여 위의 인식알고리즘을 수행하는 형태로 진행된다. 이러한 조치는 변형 알고리즘에서 DTW 의 왜곡범위를 전체 윈도우 크기가 아닌 D 로 제한하는 것으로 속도와 정확도를 동시에 잡기 위한 방법으로 고안하였다. 다만, 이때 왜곡 범위 D 는 슬라이딩 크기와 동일하거나 크게 잡아야 한다.
가설 설정
- 이중에서 결과가 잘 나온 1 회 차의 혼동행렬은 표 2 와 같은데 이를 보면 전반 적으로 다른 동작이 BT 와 LS 동작으로 오인식 하는 경우가 많고, 나머지 동작에서는 비슷한 정도의 오 인식률을 가지는 것으로 확인 된다. 오인식의 원인은 1) DTW 의 거리 함수의 정확성, 2) 동작의 크기/세기에 따른 영향을 고려해야 할 것 같다. 또한 인식 구간을 설정 하는 문제에 있어서도 더 정확한 인식 구간을 사용할 수 있다면 높은 성능을 기대할 수 있을 것으로 보인다.
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