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손가락 움직임 명령을 인식함에 있어서,
각 손가락 움직임에 대한 가중치 벡터를 적용하여 산출된 손가락 움직임 명령에 대한 대표 파형과의 유사도에 근거하여 제1 후보 손가락 움직임 명령을 생성하는 단계;
상기 후보 손가락 움직임 명령을 포함하는 유사 그룹의 존재 여부에 따라, 유사 그룹에 대한 가중치를 적용하여 산출된 유사 그룹의 유사도에 근거하여 제2 후보 손가락 움직임 명령을 생성하는 단계;
상기 제1 후보 손가락 움직임 명령과 상기 제2 후보 손가락 움직임 명령을 조합하여 생성된 손가락 움직임 명령의 신뢰도를 산출하는 단계; 및
산출된 상기 손가락 움직임 명령의 신뢰도가 임계치 이상인 경우, 해당 손가락 움직임 명령을 최종 결과로 인식하는 단계;를 포함하고,
상기 제1 후보 손가락 움직임 명령을 생성하는 단계는
상기 손가락 움직임 명령에 대한 센서 데이터를 시계열 형태로 획득하고, 최대 진폭에 대해 정규화한 상기 센서 데이터들의 평균 값을 상기 대표 파형으로 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 손가락 동작 인식 방법
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청구항 1에 있어서,
상기 제2 후보 손가락 움직임 명령을 생성하는 단계는
각 손가락 움직임 명령의 대표 파형 간에 유클리드 거리를 계산하고 상기 유클리드 거리가 기설정된 기준거리 이하인 경우, 상기 각 손가락 움직임 명령을 상기 유사 그룹으로 생성하는 것을 특징으로 하는 손가락 동작 인식 방법
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청구항 1에 있어서,
상기 제2 후보 손가락 움직임 명령을 생성하는 단계는
상기 유사 그룹에 속한 손가락 움직임 명령들에 상응하는 대표 파형들의 표준 편차를 계산하고, 상기 표준 편차의 최소값과 최대값의 차이를 이용하여 상기 가중치를 적용하는 것을 특징으로 하는 손가락 동작 인식 방법
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청구항 4에 있어서,
상기 제2 후보 손가락 움직임 명령을 생성하는 단계는
상기 최소값과 상기 최대값의 차를 10등분하고, 상기 대표 파형들의 각 구간별로 최소구간은 1, 최대구간은 10을 적용하는 방식으로 상기 가중치를 적용하는 것을 특징으로 하는 손가락 동작 인식 방법
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손가락 움직임 명령을 인식함에 있어서,
각 손가락 움직임에 대한 가중치 벡터를 적용하여 산출된 손가락 움직임 명령에 대한 대표 파형과 유사도에 근거하여 제1 후보 손가락 움직임 명령을 생성하는 제1 명령 생성부;
상기 후보 손가락 움직임 명령을 포함하는 유사 그룹의 존재 여부에 따라, 유사 그룹에 대한 가중치를 적용하여 산출된 유사 그룹의 유사도에 근거하여 제2 후보 손가락 움직임 명령을 생성하는 제2 명령 생성부;
상기 제1 후보 손가락 움직임 명령과 상기 제2 후보 손가락 움직임 명령을 조합하여 생성된 손가락 움직임 명령의 신뢰도를 산출하는 신뢰도 산출부; 및
산출된 상기 손가락 움직임 명령의 신뢰도가 임계치 이상인 경우, 해당 손가락 움직임 명령을 최종 결과로 인식하는 최종 인식부를 포함하고,
상기 제1 명령 생성부는
상기 손가락 움직임 명령에 대한 센서 데이터를 시계열 형태로 획득하고, 최대 진폭에 대해 정규화한 상기 센서 데이터들의 평균 값을 상기 대표 파형으로 저장하는 것을 특징으로 하는 손가락 동작 인식 장치
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삭제
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청구항 6에 있어서,
상기 제2 명령 생성부는
각 손가락 움직임 명령의 대표 파형 간의 유클리드 거리를 계산하고, 상기 유클리드 거리가 기설정된 기준거리 이하인 경우, 상기 각 손가락 움직임 명령을 상기 유사 그룹으로 생성하는 것을 특징으로 하는 손가락 동작 인식 장치
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9
청구항 6에 있어서,
상기 제2 명령 생성부는
상기 유사 그룹에 속한 손가락 움직임 명령들에 상응하는 대표 파형들의 표준 편차를 계산하고, 상기 표준 편차의 최소값과 최대값의 차이를 이용하여 상기 가중치를 적용하는 것을 특징으로 하는 손가락 동작 인식 장치
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청구항 9에 있어서,
상기 제2 명령 생성부는
상기 최소값과 상기 최대값의 차를 10등분하고, 상기 대표 파형들의 각 구간별로 최소구간은 1, 최대구간은 10을 적용하는 방식으로 상기 가중치를 적용하는 것을 특징으로 하는 손가락 동작 인식 장치
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