프레임 지식을 이용한 손동작 인식 = A Frame-Based Hand Gesture Recognition
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발행연도
1996
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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수록면
1104-1112(9쪽)
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본 논문에서는 프레임 지식을 이용한 손동작 인식 방법을 제안한다. 동적으로 변화하는 손동작을 인식하기 위한 프레임 지식은 객체 프레임과 행동 프레임, 그리고 스카마로 세분화된다. 객체 프레임은 인식하고자 하는 물체의 특징들을 표현하고, 행동 프레임은 객체 프레임이 전 시점에서 현 시점까지 어떻게 움직였는가에 대한 행동 특성을 나타낸다. 스키마는 하나의 의미를 갖는 손동작에 대한 지식으로서 객체 프레임과 행동 프레임이 순차적으로 연결된 구조를 갖는다.
프레임 지식의 제어는 사용자와 미리 약속된 시작 동작을 인식함으로써 시작되며, 활성화된 스키마들의 각 시점에서 발생할 수 있는 객체 프레임과 행동 프레임을 활성화하는 과정을 반복한다. 손동작 인식은 단기 메모리에 구축되어 있는 활성화된 스키마의 객체 프레임과 행동 프레임을 예시화하는 과정을 통하여 수행되며, 인식 모듈에서 작성된 중간 인식 결과와 가장 유사한 스키마를 선택함으로써 인식 작업을 완료한다.
This paper presents the hand gesture recognition strategy by utilizing the frame knowledge. We embody the frame knowledge which will guide the recognition of dynamic hand gestures in forms of object frames, behavior frames, and schemas. The object frame is to represent characteristics of a target object, and the behavior frame is to denote behavioral characteristics of target object along the time axis. The schema represents some meaningful hand gesture by integrating related object frames and behavior frames. It is expressed as an ordered sequence of object frames and behavior frames, in which each behavior frame associates two relevant object frames.
The control of frame knowledge begins when predefined triggering gesture is recognized. The control module evokes proper object and behavior frames as is specified in the activated schema. The recognition process can be viewed as an instantiation process of evoked frames. It constructs image specific entities of evoked frames in the Short Tenn Memory(STM). The resulting partial interpretations are combined, and the final interpretation is made by comparing them against shemas.
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