An Optimized Hand Pose Estimation in Wearable Wrist-Attached RGB Camera

손목 부착형 웨어러블 RGB 카메라에 최적화된 손 자세 추정기술

  • Lee, Jeongho (Dept. of Computer Science and Engineering, Dankook University) ;
  • Choi, Changhwan (Dept. of Computer Science and Engineering, Dankook University) ;
  • Min, Jaeeun (Dept. of Applied Computer Science and Engineering, Dankook University) ;
  • Choi, Younggeun (Dept. of Computer Science and Engineering, Dankook University) ;
  • Choi, Sang-Il (Dept. of Computer Science and Engineering, Dankook University)
  • 이정호 (단국대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 최창환 (단국대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 민재은 (단국대학교 응용컴퓨터공학과) ;
  • 최용근 (단국대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 최상일 (단국대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2022.07.13

Abstract

본 논문에서는 손목 부착형 웨어러블(Wearable) RGB 카메라를 통해 취득한 손 이미지에 최적화된 손 자세 추정모델과 학습방법을 제안한다. 최근 의료분야에서 활발하게 인공지능이 사용되고 있으며 그 중 이미지 인식을 중심으로 하는 진단 분야[1]가 괄목할만한 성과를 보인다. 본 연구에서는 웨어러블 카메라를 통해 얻은 손 자세를 활용하여 질병 진단에 적용할 계획이다. 또한, 본 연구수행을 통해 질병진단에 필요한 데이터 측정비용 절감 및 개인 맞춤형 진단서비스를 제공할 것으로 기대된다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원 (IITP-2022-00155227, 문맥정보를 이용한 딥러닝 기반의 의료 진단에 활용 가능한 ICT-BIO 융합 기술 개발)과 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(IITP-2017-0-00091, 멀티 모달 딥러닝 기반의 바이오 헬스케어 데이터 분석 기술 개발/IITP-2021-0-01061, 멀티 모달 딥러닝 모델 기반 한국수어 통역 시스템 개발)