Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

A study on the increase of user gesture recognition rate using data preprocessing

데이터 전처리를 통한 사용자 제스처 인식률 증가 방안

  • Kim, Jun Heon (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Song, Byung Hoo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Shin, Dong Ryoul (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 김준헌 (성균관대학교 전기전자공학부) ;
  • 송병후 (성균관대학교 전기전자공학부) ;
  • 신동렬 (성균관대학교 전기전자공학부)
  • Published : 2017.07.12
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Abstract

제스처 인식은 HCI(Human-Computer Interaction) 및 HRI(Human-Robot Interaction) 분야에서 활발히 연구되고 있는 기술이며, 제스처 데이터의 특징을 추출해내고 그에 따른 분류를 통하여 사용자의 제스처를 정확히 판별하는 것이 중요한 과제로 자리 잡았다. 본 논문에서는 EMG(Electromyography) 센서로 측정한 사용자의 손 제스처 데이터를 분석하는 방안에 대하여 서술한다. 수집된 데이터의 노이즈를 제거하고 데이터의 특징을 극대화시키기 위하여 연속적인 데이터로 변환하는 전처리 과정을 거쳐 이를 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 분류하였다. 이 때, 기존의 raw 데이터와 전처리 과정을 거친 데이터의 성능을 decision-tree 알고리즘을 통하여 비교하였다.

Keywords