기계학습 & 인공지능
- 심층 학습: 심층신경망 (DNN), 생체모방신경망, 스파이킹 뉴럴 네트워크 등
- 심층 강화학습: 드론이나 사족 보행 로봇을 위한 심층 강화학습 (DRL)
- 기계 학습: 서포트 벡터 머신 (SVM), 주성분 분석 (PCA), 독립 성분 분석 (ICA)
- 계산 지능: 진화 연산, 신경망, 퍼지 논리
- 응용: 로봇과 사람의 상호작용 (HRI)을 위한 제스쳐 인식, 물체 인식
깊이 정보를 이용한 제스쳐 인식
기계 학습 기반 자세 추정 (뼈대 추출) 및 제스쳐 인식
- Hanguen Kim, Sangwon Lee, Dongsung Lee, Soonmin Choi, Jinsun Ju, and Hyun Myung, “Real-time human pose estimation and gesture recognition from depth images using superpixels and SVM classifier," Sensors, vol.15, no.6, pp.12410-12427, May 2015.
- Hangeun Kim, Sangwon Lee, Youngjae Kim, Serin Lee, Dongsung Lee, Jinsun Ju, and Hyun Myung, “Weighted Joint-Based Human Behavior Recognition Algorithm using Only Depth Information for Low-Cost Intelligent Video-Surveillance System," Expert Systems With Applications, vol.45, pp.131-141, Mar. 2016.
심층 학습 기반 자세 추정 (뼈대 추출) 및 제스쳐 인식
- Seunghee Lee, Jungmo Koo, Hyungjin Kim, Kwangyik Jung, and Hyun Myung, “A Robust Estimation of 2D Human Upper-body Poses using Fully Convolutional Network," in Proc. Int'l Conf. on Robot Intelligence Technology and Applications (RiTA), Daejeon, Korea, Dec. 13 – 15, 2017.
