Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2011.11a
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  • Pages.257-260
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  • 2011
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Sign Language Recognition using a Modified Fuzzy Min-Max Neural Network Model

수정된 퍼지 최대-최소 신경망 모델을 이용한 수화 인식 기법

  • Park, So-Jeong (Dept. of Information and Communication, Handong University) ;
  • Kim, Ho-Joon (Dept. of Information and Communication, Handong University)
  • 박소정 (한동대학교 대학원 정보통신공학과) ;
  • 김호준 (한동대학교 대학원 정보통신공학과)
  • Published : 2011.11.11
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Abstract

본 논문에서는 수화인식을 위한 신경망에서 특징추출과 분류단계의 방법론과, 특징 선별 기법을 통하여 분류기의 규모를 최적화 하는 방법을 고찰한다. 색상 및 움직임정보로부터 특징영역의 시간에 따른 변화를 3 차원 볼륨형태의 데이터로 표현하며, 이로부터 특징지도를 생성하는 과정에서 특징영역의 위치에 대한 변이를 보완하는 방법을 고려한다. 특징추출과정과 패턴 분류과정에서 점진적 학습이 가능한 모델과 특징 수를 효과적으로 줄일 수 있는 방법론을 제시하였으며, 학습된 신경망으로부터 특징과 패턴 클래스간의 상대적 연관성 척도를 정의하여 특징을 선별하도록 하였다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴에 대상으로 한 실험을 통하여 그 유용성을 평가하였다.

Keywords