다양한 Feature와 RNN을 이용한 Skeleton 기반 동적 제스처 인식

초록

본 논문에서는 인공신경망을 이용한 Skeleton 기반의 동적 제스터 인식 정확도 향상 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른 동적 제스처 데이터로부터 시간 및 공간적으로 정규화 한 데이터를 생성한 후 Geometric Feature와 Latent Feature를 추출하고 인공신명망을 이용하여 제스처를 인식한다. 그 결과 공용 데이터 셋을 기준으로 한 제안한 방법의 동적 제스처 인식 정확도는 기존 방법들의 동적 제스처 인식 정확도보다 향상되었다.