기계학습 및 인공지능

기계학습 & 인공지능

  • 심층 학습: 심층신경망 (DNN), 생체모방신경망, 스파이킹 뉴럴 네트워크 등 
  • 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

심층 학습

심층 학습

심층 학습 기반 물체 인식

깊이 정보를 이용한 제스쳐 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.