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EPIC 센서 신호의 제스처 인식을 위한 이산 웨이블릿 변환과 유전자 알고리즘 기반 특징 추출

Feature extraction based on DWT and GA for Gesture Recognition of EPIC Sensor Signals

한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회, 2016 Apr. 29, 2016년, pp.612 - 615  

지상훈 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ,  양형정 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ,  김수형 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ,  김영철 (전남대학교 전자컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석(Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 EPIC 센서 신호에서 DWT로 근사계수와 상세계수를 구한 후, GA에서 선택한 특징 파라미터로 특징벡터를 추출하고, LDA의 차원 축소 및 SVM 분류기를 적용하는 EPIC 센서 신호의 손동작 인식 방법을 제안한다.
  • 본 논문은 GA의 최적 특징 파라미터 선택, DWT의 웨이블릿 계수, LDA의 차원축소와 분별력 강화, SVM 분류기를 이용한 EPIC 센서의 손동작 신호 인식을 제안하였다. 실험 결과 제안한 방법의 인식률이 향상 되는 것을 확인 할 수 있었다.
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