자가 시점 비전 환경에서 조작 물체의 속성 정보를 이용한 26 자유도 손가락 관절 자세의 실시간 추적 방법Egocentric vision-based real time tracking of 26-DOF hand articulations using object attribute prior

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
  • Hit : 1039
  • Download : 0
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisor우운택-
dc.contributor.advisorWoo, Woontack-
dc.contributor.author전익범-
dc.date.accessioned2018-06-20T06:16:24Z-
dc.date.available2018-06-20T06:16:24Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=675162&flag=dissertationen_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/242928-
dc.description학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 문화기술대학원, 2017.2,[iii, 31 p. :]-
dc.description.abstract가상, 증강 현실 환경이 점차 대두됨에 따라, 가상 물체와의 자연스러운 상호작용을 지원하는 방법에 대한 연구가 중요해졌다. 이를 위해 본 연구는 손과 물체의 의미적 상관 관계를 이용하여 손의 관절을 실시간으로 추정하는 시스템을 제안한다.우리는 먼저 손의 관절 자세와 물체 속성 간의 관계를 베이지안 네트워크를 이용하여 모델링하였다.두 번째로 외관 분석 기반의 손자세 추정 방법을 위한 새로운 방법으로 복셀 기반의 랜덤 포레스트 분류기를 제안한다. 제안하는 복셀 특징은 기존의 방식보다 노이즈에 강건하며 빠른 추출이 가능하다. 실험 결과는 손의 관절 추정에 있어서 손과 물체의 의미적 상관관계를 고려하지 않았던 종래의 모델보다 제안하는 시스템이 이 더욱 정확하고 빠르다는 것을 보여준다. 이 결과는 다양한 AR/VR 어플리케이션에서 사용자의 경험을 증진시킬 수 있을 것이다.-
dc.languagekor-
dc.publisher한국과학기술원-
dc.subject손 관절 추정-
dc.subject손 자세 인식-
dc.subject손가락 관절 추적-
dc.subject손 물체 추정-
dc.subject손 물체 상호작용-
dc.subjecthand pose tracking-
dc.subjecthand pose recognition-
dc.subjecthand articulations tracking-
dc.subjecthand object recognition-
dc.subjecthand object interaction-
dc.title자가 시점 비전 환경에서 조작 물체의 속성 정보를 이용한 26 자유도 손가락 관절 자세의 실시간 추적 방법-
dc.title.alternativeEgocentric vision-based real time tracking of 26-DOF hand articulations using object attribute prior-
dc.typeThesis(Master)-
dc.identifier.CNRN325007-
dc.description.department한국과학기술원 :문화기술대학원,-
dc.contributor.alternativeauthorJeon, Ikbeom-
Appears in Collection
GCT-Theses_Master(석사논문)
Files in This Item
There are no files associated with this item.

qr_code

  • mendeley

    citeulike


rss_1.0 rss_2.0 atom_1.0