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Oral Session I 인공지능 및 기계학습
히트맵 데이터를 사용한 PoseConv3D 모델 기반의 한국 수어 인식 학습
PoseConv3D-based Korean Sign Language recognition with Heatmap Data
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.77-80
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468729
원문정보
초록
- 한국어
- 수어란 기존의 음성 언어와는 완전히 독립적인 별개의 언어이며, 손동작 및 얼굴 표정으로 전달된 다. 이처럼 수어는 인간의 동작에 기반하므로, 수어 학습은 동작 인식에 대한 탐구와 밀접한 관련이 있다. 그러나 수어는 class 대비 데이터 수가 적고, 확보가 어려우며 움직임이 양손에 제한되어 동작 인식에 비해 학습 난이도가 높다. 본 연구에서는 수어 인식 학습 시 발생하는 어려움을 극복하고 성능 을 향상하고자 PoseConv3D 모델의 사용을 제안한다. PoseConv3D 모델은 인간 골격 데이터를 3D 히 트맵으로 변환하여 3D Convolution 연산을 통해 동작 인식을 학습한다. 인간 골격 기반의 히트맵 동 작 인식은 기존 그래프 기반의 학습에 비하여 시공간 학습에 더 유리하고, 자세 추청 과정에서 발생하 는 노이즈에 더 강하며, 일반화에 강점을 보인다. 최종적으로 한국 수어 데이터를 PoseConv3D모델로 학습한 결과 TRAIN에서 92.50, TEST에서 68.74의 인식 정확도를 보였다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험방법
3.1. 한국전자기술연구원(KETI) 데이터세트
3.2. 데이터 전처리
3.3. PoseConv3D
4. 실험결과
5. 결과
참고문헌
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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