Hand Shape Recognition with Disparity Pattern of Multiple Model Images

복수 모델영상의 상위도 패턴을 이용한 손형상 인식

This paper describes a method for making the "disparity pattern" which is basis of image matching with brightness difference; called disparity, between multiple model images, and an algorithm which recognizes hand shape by utilizing the pattern in measuring the distance between a input image and model images. The virtue of the algorithm is that only simple brightness difference calculated from multiple images by managing a whole image as the fundamental processing unit is patterned in two dimensional shape and then is used in the recognition process. Consequently, this method is very useful for other recognition algorithm requiring comparison of large scale image since correlation among multiple model images is applied simultaneously in recognition process.

본 논문에서는 복수 모델영상 간의 휘도치의 차이(이를 상위도라고 정의함)를 기본으로 영상매칭의 기준이 되는 "상위도 패턴"을 만드는 방법과, 이를 이용하여 입력영상과 모델영상간의 거리 계산에 의해 손의 형상을 인식하는 알고리듬에 대해 기술한다 이 방법의 특징은 인식과정에서 에지나 코너 등과 같은 기하학적 형상특징을 이용하는 것이 아니고, 영상전체를 하나의 처리단위로 하여 다수의 영상으로부터 구한 단순한 휘도치 차이를 2차원의 형상으로 패턴화 하여 인식과정에 사용한다는 점이다. 따라서 대량의 모델이 상호간에 갖는 상관관계가 인식과정에서 동시에 적용되기 때문에 대규모의 영상을 비교할 필요가 있는 인식 알고리즘의 실현에 매우 적합하다.