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센서 데이터를 활용한 제스처 인식 장치에 있어서, 사용자 장치의 움직임에 따른 제스처를 감지하여 센서 데이터를 생성하는 센서부; 상기 센서 데이터로부터 오리엔테이션 및 회전 변위를 산출하고, 산출된 오리엔테이션 및 회전 변위로 상기 사용자 장치의 최종 오리엔테이션을 구하며, 상기 최종 오리엔테이션에 대한 양자화를 통해, 직각좌표계에서 구좌표계로의 좌표 변환을 수행하여 관측 벡터를 생성하고, 각 부류의 HMM(Hidden Markov Model)에 대해서 생성된 관측 벡터의 발생확률이 최대인 부류를 찾아 상기 제스처를 인식하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터를 활용한 제스처 인식 장치
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제1항에 있어서, 상기 제어부는 관측 벡터가 이며, 가 부류 의 HMM일 때, 수학식 에 따라 관측 벡터의 발생확률이 최대인 부류를 찾는 것을 특징으로 하는 센서 데이터를 활용한 제스처 인식 장치
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제1항에 있어서, 상기 제어부는 HMM에 따라, A는 상태 전이 확률, B는 관측확률, 그리고, π는 초기 상태 확률 벡터이며, 매개변수 값이 일 때, 수학식 에 따라 상기 관측 벡터()의 확률을 최대로 하는 매개변수 값 Θ를 추정하여, 상기 제스처를 학습하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터를 활용한 제스처 인식 장치
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제1항에 있어서, 상기 센서부는 자계 센서, 가속도 센서 및 자이로 센서를 포함하는 것을 특징으로 하며, 상기 제어부는 상기 자계 센서 및 가속도 센서로부터 얻어진 센서 데이터로부터 상기 오리엔테이션을 산출하고, 상기 자이로 센서로부터 얻어진 센서 데이터로부터 상기 회전 변위를 산출하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터를 활용한 제스처 인식 장치
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제4항에 있어서, 상기 제어부는 상기 오리엔테이션에 저역 필터를 적용하고 상기 회전 변위에 고역 필터를 적용하는 보정을 수행하며, 보정된 오리엔테이션 및 회전 변위를 통해 상기 사용자 장치의 최종 오리엔테이션을 구하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터를 활용한 제스처 인식 장치
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센서 데이터를 활용한 제스처 인식 방법에 있어서, 사용자 장치의 움직임에 따른 제스처를 감지하여 센서 데이터를 생성하는 단계; 상기 센서 데이터로부터 오리엔테이션 및 회전 변위를 산출하는 단계; 산출된 오리엔테이션 및 회전 변위로 상기 사용자 장치의 최종 오리엔테이션을 구하는 단계; 상기 최종 오리엔테이션의 양자화를 통해, 직각좌표계에서 구좌표계로의 양자화 변환하여 관측 벡터를 생성하는 단계; 및 각 부류의 HMM(Hidden Markov Model)에 대해서 생성된 관측 벡터의 발생확률이 최대인 부류를 찾아 상기 제스처를 인식하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터를 활용한 제스처 인식 방법
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제6항에 있어서, 상기 제스처를 인식하는 단계는 관측 벡터가 이며, 가 부류 의 HMM일 때, 수학식 에 따라 관측 벡터의 발생 확률이 최대인 부류를 찾는 것을 특징으로 하는 센서 데이터를 활용한 제스처 인식 장치
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제6항에 있어서, 상기 관측 벡터를 생성하는 단계 후, HMM에 따라 A는 상태 전이 확률, B는 관측확률, 그리고, π는 초기 상태 확률 벡터이며, 매개변수 값이 일 때, 수학식 에 따라 상기 관측 벡터()의 확률을 최대로 하는 매개변수 값 Θ를 추정하여, 상기 제스처를 학습하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터를 활용한 제스처 인식 방법
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제6항에 있어서, 상기 센서 데이터는 상기 사용자 장치의 자계 센서, 가속도 센서 및 자이로 센서를 통해 얻어지며, 상기 산출하는 단계는 상기 자계 센서 및 가속도 센서로부터 얻어진 센서 데이터로부터 상기 오리엔테이션을 산출하고, 상기 자이로 센서로부터 얻어진 센서 데이터로부터 상기 회전 변위를 산출하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터를 활용한 제스처 인식 방법
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제9항에 있어서, 상기 최종 오리엔테이션을 구하는 단계는 상기 오리엔테이션에 저역 필터를 적용하고 상기 회전 변위에 고역 필터를 적용하는 보정을 수행하며, 보정된 오리엔테이션 및 회전 변위를 통해 상기 사용자 장치의 최종 오리엔테이션을 구하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터를 활용한 제스처 인식 방법
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