Earticle

초록

영어

There are many studies that recognize English mainly through images in the existing lip reading. This paper proposes a lip reading method that recognizes through 10 Korean word data, and proposes a 3D lip reading method using ToF Sensor as well as an image. The data used in this paper are RGB image data and 3D data in the form of Point Cloud, respectively, and the learning is conducted and the results are shown. The networks used for learning used a VGGNet-based network to use RGB image data and a PointNet-based network to learn Point Cloud data. Each network tuned hyperparameters and neural networks to match the data used. It can be seen that depth information played an important role in lip reading from the fact that the result value of the network using 3D data was the highest.

한국어

기존의 립리딩은 주로 영상을 통해 영어를 인식하는 연구가 많다. 본 논문은 10가지의 한글 단어 데이터 를 통해 인식하는 립리딩 방법을 제안하고, 영상만이 아니라 ToF Sensor를 이용한 3차원 립리딩 방법을 제안한 다. 본 논문에서 사용한 데이터는 RGB 영상 데이터와 Point Cloud 형식의 3차원 데이터로 각각 학습을 진행하고 결과를 보여준다. 학습에 사용된 네트워크는 RGB 영상 데이터를 사용하기 위한 VGGNet 기반의 네트워크와. Point Cloud 데이터를 학습시키기 위한 PointNet 기반의 네트워크를 사용했다. 각각의 네트워크는 사용된 데이터 에 맞게 하이퍼 파라미터와 신경망 튜닝을 진행했다. 3차원의 데이터를 사용한 네트워크의 결과가 제일 높게 나왔 다는 것을 통해서 립리딩에 깊이 정보가 중요하게 작용했음을 알 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
2.1 데이터 수집
2.2 입술 영역 추출
2.3 Deep-Learning Network
2.4 실험 결과
Ⅲ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 신성훈 [ Sung-Hoon Shin | LIG넥스원 연구원 ]
• 허제 [ Je Heo | LIG넥스원 연구원 ]
• 이해욱 [ Hae-Uk Lee | 광운대학교 전자통신공학과 학생 ]
• 오혁준 [ Hyuk-Jun Oh | 광운대학교 전자통신공학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]

• 간기

  월간

• pISSN

  2508-8270

• 수록기간

  2017~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 506 DDC 606