다중 사용자를 위한 Dynamic Time Warping 기반의 특징 강조형 제스처 인식 모델
Feature-Strengthened Gesture Recognition Model Based on Dynamic Time Warping for Multi-Users
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초록
최근 제안된 FsGr 모델은 가속도 센서 기반의 제스처 인식을 위한 방법으로 DTW 알고리즘을 두 단계로 적용하여 인식률을 개선하였다.FsGr 모델에서는 유사제스처 집합 개념을 정의하는데 훈련과정에서 유사제스처 집합들을 생성한다. 제스처 인식의 1차 인식 시도에서 유사제스처 집합이 정의된 제스처로 판정되면, 이 유사제스처 집합의 제스처들에 대해 특징이 강조된 부분들을 추출해 DTW를 통한 2차 인식을 시도한다. 그러나 동일 제스처도 사용자의 신체 크기, 나이, 성별, 등의 신체적인 특징에 따라 매우 다른 특성을 보이고 있어 FsGr 모델을 다중 사용자 환경에 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 다중 사용자 환경으로 확장한 FsGrM 모델을 제안하고 이를 사용한 스마트TV의 채널 및 볼륨 제어 프로그램을 보인다.
Abstract
FsGr model, which has been proposed recently, is an approach of accelerometer-based gesture recognition by applying DTW algorithm in two steps, which improved recognition success rate. In FsGr model, sets of similar gestures will be produced through training phase, in order to define the notion of a set of similar gestures. At the 1st attempt of gesture recognition, if the result turns out to belong to a set of similar gestures, it makes the 2nd recognition attempt to feature-strengthened parts extracted from the set of similar gestures. However, since a same gesture show drastically different characteristics according to physical traits such as body size, age, and sex, FsGr model may not be good enough to apply to multi-user environments. In this paper, we propose FsGrM model that extends FsGr model for multi-user environment and present a program which controls channel and volume of smart TV using FsGrM model.
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