Provided are an apparatus for recognizing a gesture and a fingerspelling using a cluster radar and a 3D convolution neural network and a method thereof. According to an embodiment of the present invention, the apparatus for recognizing a gesture and a fingerspelling detects a hand gesture of a user in a non-contact manner and recognizes a gesture and a fingerspelling from sensed data generated by a sensor unit using the 3D convolution neural network. Accordingly, a gesture recognition rate is increased and text input can be simplified.
클러스터 레이더와 3차원 컨볼루션 신경망을 이용한 제스처 및 지문자 인식 장치 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 제스처 및 지문자 인식 장치는, 사용자의 손동작을 비접촉식으로 감지하고, 3D 컨벌루션 신경망을 이용하여 센서부에 의해 생성된 감지 데이터로부터 제스처와 지문자를 인식한다. 이에 의해, 제스처 인식률을 높이고 문자 입력을 간편화 할 수 있게 된다.
3 Apparatus and Method for Recognizing Gestures and Finger Spellings using Cluster Radar and 3D Convolution Neural Network
클러스터 레이더와 3차원 컨볼루션 신경망을 이용한 제스처 및 지문자 인식 장치 및 방법
2020-03-06
Patent
Electronic Resource
Korean
IPC: | G06K Erkennen von Daten , RECOGNITION OF DATA / B60K Anordnung oder Einbau von Antriebseinheiten oder von Kraft- bzw. Drehmomentübertragungen in Fahrzeugen , ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen |
Recognizing hand gestures using the weighted elastic graph matching (WEGM) method
British Library Online Contents | 2013
|