recognition

[논문리뷰] colorBased Hands Tracking System for sign language recognition ( IEEE 1998 )

https://ieeexplore.ieee.org/document/670991 Color-based hands tracking system for sign language recognition - IEEE Conference Publication ieeexplore.ieee.org # Keypoint Hand tracking system을 kalman Filter을 활용하여 구현 피부색으로 color extraction! skin은 안좋음,, deep-learning있는 상태에선 형태인식!! 조건(너무 많음,,) 1. 배경이 손에 비해 매우 정적 2. 사용자는 무조건 긴팔 옷 3. 얼굴은 손에 비해 매우 정적 step1. skin HSV map 생성 : 피부색을 이진화 하기 위해 map 생성 step2...

[논문리뷰] Recognition of Arabic Sign Language using Recurrent Neural Networks ( ICADIWT 2008 )

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4664396 Recognition of Arabic Sign Language (ArSL) using recurrent neural networks - IEEE Conference Publication ieeexplore.ieee.org # Keypoint 30개의 class(30 input nodes)당 30장의 이미지(30 output nodes)? 컬러로 된 장갑을 껴 특징점을 잡기(마커 - 모션캡쳐?) + hidden layer 20 nodes background 검은색, color만 뽑기, clustering algorithm(labeling 후 구하기) 활용. 손가락간의 거리와 각도를 벡터화하여 feature로 ..

[논문리뷰] Emotion Recognition via Facial Expression ( Proceedings of TENCON 2018 - 2018 IEEE Region 10 Conference )

# TiTLE : Emotion Recognition via Facial Expression: Utilization of Numerous Feature Descriptors in Different Machine Learning Algorithms # Keypoint : 본 연구는 Key Facial Detection, Saliency Mapping, Local Binary Pattern, Histogram of Oriented Gradient의 12가지 가능한 조합을 6개의 기계학습 분류 알고리즘과 함께 조사하여 인간의 감정을 분류하는 총 72개의 모델을 생성한 후 테스트해보았더니, RBF SVM HOG+LBP 모델이 F1 점수가 0.93인 7개 감정에서 가장 높은 평균 정확도. 또한 기쁨을 분류하는 데..