3 research outputs found
CNN Based Posture-Free Hand Detection
Although many studies suggest high performance hand detection methods, those
methods are likely to be overfitting. Fortunately, the Convolution Neural
Network (CNN) based approach provides a better way that is less sensitive to
translation and hand poses. However the CNN approach is complex and can
increase computational time, which at the end reduce its effectiveness on a
system where the speed is essential.In this study we propose a shallow CNN
network which is fast, and insensitive to translation and hand poses. It is
tested on two different domains of hand datasets, and performs in relatively
comparable performance and faster than the other state-of-the-art hand
CNN-based hand detection method. Our evaluation shows that the proposed shallow
CNN network performs at 93.9% accuracy and reaches much faster speed than its
competitors.Comment: 4 pages, 5 figures, in The 10th International Conference on
Information Technology and Electrical Engineering 2018, ISBN:
978-1-5386-4739-
implementasi convolutional neural network dan algoritma mean shift pada model pelacak tangan
Pengenalan tangan merupakan salah satu bidang yang cukup penting dalam
computer vision. Kemampuan mesin untuk mengenali tangan dirasa cukup sulit
karena tangan memiliki banyak degree of freedom yang memungkinkan postur
tangan sangat beragam. Tujuan dari mengenali postur tangan bagi mesin adalah
untuk menambah pengertian dan maksud terhadap penyampaian informasi dari
manusia secara verbal dan non verbal kepada mesin. Banyak penelitian yang
mengembangkan model pelacak tangan dan pengenal tangan lalu digunakan
sebagai alat untuk interaksi antara manusia dengan komputer. Salah satu contoh
dari penggunaan pengenal tangan adalah sensor gerak tangan yang digunakan untuk
permainan menggunakan komputer, seperti virtual reality game, augmented reality
game, dan kinect game. Hal tersebut merupakan bukti pelacak dan pengenal tangan
sangat penting untuk menunjang interaksi antara manusia dengan komputer. Oleh
karena itu pembuatan model pelacak dan pengenal yang kuat sangat dibutuhkan
untuk membantu manusia lebih efisien memberikan informasi kepada mesin.
Penelitian ini bertujuan membuat model pelacak tangan dimana model pelacak
tangan juga membutuhkan model deteksi tangan sebagai salah satu alat untuk
melacak tangan. Pembuatan model deteksi akan menggunakan convolutional
neural network yang terbaik dari dua arsitektur model yang diadaptasi dari
penelitian Chen, Wu, Hsieh & Fu (2016) dan proyek cuda-convnet2. Untuk
pembuatan model pelacak tangan akan menggunakan metode image pyramid dan
algoritma mean shift untuk melacak tangan.
Hasil yang diperoleh dari pembuatan model deteksi yaitu model yang diadaptasi
dari proyek cuda-convnet2 memiliki performa lebih baik dan stabil. Kemudian hasil
dari model pelacak, masih adanya kekurangan pada tahap lokalisasi yang
membutuhkan teknik clustering untuk mendapatkan hasil yang baik
CNN Based Posture-Free Hand Detection
Although many studies suggest high performance hand detection methods, those methods are likely to be overfitting. Fortunately, the Convolution Neural Network (CNN) based approach provides a better way that is less sensitive to translation and hand poses. However the CNN approach is complex and can increase computational time, which at the end reduce its effectiveness on a system where the speed is essential.In this study we propose a shallow CNN network which is fast, and insensitive to translation and hand poses. It is tested on two different domains of hand datasets, and performs in relatively comparable performance and faster than the other state-of-the-art hand CNN-based hand detection method. Our evaluation shows that the proposed shallow CNN network performs at 93.9% accuracy and reaches much faster speed than its competitors