• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.31-39
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• 2015

2D-to-3D 비디오 변환 기술은 2D 비디오 속에 내재하는 깊이 단서를 이용하여 스테레오 영상을 생성함으로써 2D 비디오에 3D 효과를 부여한다. 이 기술은 완전한 3D 비디오 시대로 가는 과도 기간 동안 3D 콘텐츠의 부족문제를 해결할 수 있는 유용한 기술이다. 본 논문은 2D-to-3D 비디오 변환의 저 복잡도 구현을 위한 새로운 깊이 생성 방안을 제시한다. 제안 기법에서는 전역 깊이의 시방향 일관성을 위하여 패턴 기반의 전역 깊이 생성 기법을 제안하였다. 뿐만 아니라 객체 영역의 3D 입체감 개선을 위한 저 복잡도의 객체 깊이 개선 알고리즘도 추가적으로 제시하였다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 복잡도와 주관적 화질 측면에서 기존 방식들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3924-3940
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• 2020

Dynamic hand gesture recognition(d-HGR) plays an important role in human-computer interaction(HCI) system. With the growth of hand-pose estimation as well as 3D depth sensors, depth, and the hand-skeleton dataset is proposed to bring much research in depth and 3D hand skeleton approaches. However, it is still a challenging problem due to the low resolution, higher complexity, and self-occlusion. In this paper, we propose a hand-shape feature extraction(HSFE) network to produce robust hand-shapes. We build a hand-shape model, and hand-skeleton based on LSTM to exploit the temporal information from hand-shape and motion changes. Fusion between two models brings the best accuracy in dynamic hand gesture (DHG) dataset.