Acknowledgement
1. 이 논문은 2020년도 BB21+사업에 의하여 지원되었음. 2. 이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2019R1F1A1062670).
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2021.05a
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- Pages.31-33
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- 2021
Design and Construction of Image Dataset for Finger Direction Detection
손가락 방향 감지를 위한 이미지 데이터셋 설계 및 구축
- Kang, Gi Deok (Tongmyong University) ;
- Lee, Dong Myung (Tongmyong University)
- Published : 2021.05.03
Abstract
In this paper, a dataset was designed and built to improve the accuracy of finger direction detection using an object detection algorithm based on You Only Look Once (YOLO). In order to improve the object detection performance, about 200 finger image data sets were trained, and to confirm that the detection accuracy differs from each other according to the angle of the palm, 50 comparison groups of different angles were configured and tested. As a result of the experiment, it was confirmed that the detection accuracy of palm located in a direction close to 90° is higher than that of other angles.
본 논문에서는 욜로(You Only Look Once, YOLO) 기반의 손가락 방향 감지 알고리즘을 이용하여 손가락 방향 감지 정확도 향상을 위한 데이터셋을 설계 및 구축하였다. 손가락 방향 감지 성능 향상을 위해 약 200개의 손가락 이미지 데이터셋을 학습하였으며, 손바닥의 각도에 따른 손가락 방향 감지 정확도를 확인하기 위해 서로 다른 각도의 비교군을 각각 50개씩 구성하여 실험하였다. 실험결과, 수평기준 90°도에 근접한 방향에 위치한 손가락 방향 감지 정확도는 다른 각도의 경우보다 더 높게 나옴을 확인하였다.