인공신경망을 이용한 Skeleton 기반 손동작 인식을 위한 Feature 추출 방법

Abstract

최근 인공지능과 신호처리 기술을 융합한 인지컴퓨팅 기술이 많은 발전을 이루고 있다. 특히 인체의 특징을 이용하여 컴퓨터와의 상호작용이 가능한 인지 컴퓨팅 기술들이 다양하게 출연하고 있는데 그 중 인체의 손동작은 유연한 움직임과 다양한 표현이 가능한 특징으로 인해 인간과 컴퓨터 간 상호작용을 위한 효율적이고 자연스러운 상호작용을 제공한다. 이러한 손동작에 의한 사람과 기계간의 인터페이스 기술은 차세대 운전자 편의시스템의 운전자 정보 인터페이스 기술로 응용되기 시작했지만, 사용자들은 더 높은 인식 정확도를 요구하고 있다.

본 논문에서는 이러한 운전자 편의시스템의 손동작 기반 운전자 정보 인터페이스 기술의 인식성능 향상을 위해 인공신경망을 이용한 skeleton 기반의 손동작 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자에 따라 서로 다른 손동작의 동작 시간과 움직임을 각각 시간적, 공간적으로 정규화하고, 이로부터 손동작에 대한 geometric feature와 latent feature를 추출하고, 추출한 특징을 인공신경망을 이용해 분류, 손동작을 인식한다. 그 결과, 제안하는 방법이 기존 손동작 인식 방법들보다 더 높은 인식성능을 보임을 확인하였다.