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