제스처 인식은 스마트 기기를 위한 가장 보편적인 인간-기계 상호 작용 기술중 하나가 되었습니다. 기존의 제스처 인식 시스템은 과도한 전력 소비 또는 큰 크기로 인해 초 저전력 웨어러블 장치에 사용이 어려웠습니다. 본 연구에서는 스마트 웨어러블 장치를 위한 정확하고 초소형의 저전력 실시간 제스처 인식 시스템을 개발합니다. 제안된 기술은 초소형과 저전력을 달성하기 위해 적은 메모리와 낮은 해상도의 저전력 온칩 이미지 센서를 사용하여 정확한 피크 기반 제스처 분류 엔진을 활용합니다. 또한 제안된 아키텍처는 저전력 온칩 이미지 센서에서 고정 패턴 노이즈를 제거하여 정확도를 개선하고 인식 속도 향상을 위해 병렬 처리를 사용합니다. 또한 개발된 시스템은 평균 인식 정확도가 90.6 %이고 대기 시간 4.228ms 안에 8 개의 모션 제스처에 대해 정확한 실시간 인식을 달성합니다. 65 나노 CMOS로 제작 된 테스트 칩의 측정 결과는 제안 된 시스템이 30 프레임 / s에서 137.0μW를 소비하며 크기는 1.78mm² 입니다. 이는 최근보고된 제스처 인식 시스템 중에서 가장 낮은 전력과 가장 작은 크기를 갖으며 다양한 스마트 IoT 및 웨어러블 기기에 응용될 수 있습니다.
인용: V. L. Le, et al. “A 137-µW 1.78-mm2 30-Frames/s Real-Time Gesture Recognition SoC for Smart devices” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems 2020, 28, 8, 1909-1919.
