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연구분야

Hand pose estimation

n  Hand pose estimation

KEYWORD: Hand pose estimation, Random forest, Deep neural network



최근, 단일 depth 영상으로부터 Hand pose를 예측하는 것은 human-computer interaction (HCI)나 augmented reality (AR)등의 분야에서 각광을 받고 있다.  

Microsoft kinect와 같은 depth camera가 상용화 되면서, depth 기반의 hand pose estimation은 다양한 연구분야에서 큰 인기를 끌고 있다. 

최근의 연구들은 regression forest나 deep neural netwrok (DNN)를 사용하여 depth 영상으로 부터 직접적으로 hand pose를 예측한다. 

하지만 이러한 다년간의 연구에도 불구하고, 정확한 hand pose를 예측하는 것은 손의 large view variance, high joint flexibility, severe self occlusion등으로 인해 여전히 어려운 문제이다.

따라서 본 연구실에서는 random forest, DNN 기법의 성능향상을 통해 정확한 3d hand pose 를 예측하기 위한 연구를 수행하고 있다. 

 Hand_pose_estimation_1.png



Current research topics:

3D hand pose estimation using Deep Neural Network

- 3D hand pose estimation using Random Forest