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Hand Gesture Recognition Using T-CombNET: A New Neural Network Model T-CombNET을 이용한 손 제스처 인식: 새로운 신경망 모델

Marcus Vinicius LAMAR, Md. Shoaib BHUIYAN, Akira IWATA

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요약 :

본 논문에서는 시계열 분석 및 분류에 전념하는 Temporal-CombNET(T-CombNET)이라는 새로운 신경망 구조를 제시합니다. 일본어 문자 인식과 같은 매우 큰 어휘를 처리하도록 설계된 대규모 신경망 구조인 CombNET-II에서 개발되었습니다. 원래 CombNET-II 모델의 특정 수정을 통해 시간 분석을 수행하고 대규모 인간 움직임 인식 시스템에 사용할 수 있습니다. T-CombNET 구조에서 설정해야 할 가장 중요한 매개변수 중 하나는 공간 분할 기준입니다. 본 논문에서는 몇 가지 실용적인 접근법을 분석하고 클래스 간 거리 측정 기반 기준을 제시합니다. T-CombNET 성능을 실제 문제에 일본어 가나 손가락 맞춤법 인식에 적용하여 분석하였다. 얻은 결과는 다층 퍼셉트론, 학습 벡터 양자화, Elman 및 Jordan 부분 순환 신경망, CombNET-II, k-NN 및 제안된 T-CombNET 구조와 같은 다른 신경망 구조와 비교할 때 우수한 인식률을 보여줍니다. .

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.11 pp.1986-1995
발행일
2000/11/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
생물사이버네틱스, 신경컴퓨팅

작성자

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