Microcontroller-based Gesture Recognition using 1D CNN

1D CNN을 이용한 마이크로컨트롤러기반 제스처 인식

  • Kim, Ji-Hye (Dept. of Software Applications, Kangnam University) ;
  • Choi, Kwon-Taeg (Dept. of Software Applications, Kangnam University)
  • 김지혜 (강남대학교 소프트웨어응용학부) ;
  • 최권택 (강남대학교 소프트웨어응용학부)
  • Published : 2021.01.20

Abstract

본 논문에서는 마이크로컨트롤러에서 6축 IMU 센서를 사용한 제스쳐를 인식하기 위한 최적화된 학습 방법을 제안한다. 6축 센서값을 119번 샘플링할 경우 특징 차원이 매우 크기 때문에 다층 신경망을 이용할 경우 학습파라미터가 마이크로컨트롤러의 메모리 허용량을 초과하게 된다. 본 논문은 성능은 유지하며 학습 파라미터 개수를 효과적으로 줄이기 위한 마이크로컨트롤러에 최적화된 1D CNN을 제안한다.

Keywords