초록
우리는 본 논문에서 아날로그 영역의 퀴즈 게임을 디지털화시키는 작업을 소개한다. 우리는 퀴즈 진행, 퀴즈 참가자 파악, 문제 제시, 먼저 손든 참가자 인식, 정오답 판단, 점수 합산, 승리팀 판단 등 기존의 퀴즈 게임이 아날로그 방식으로 수행해온 작업을 디지털화시키는 작업을 수행하였다. 이를 자동화하기 위해 최근 주목받기 시작한 키넥트 카메라를 이용하여 깊이 영상을 입력받아, 사용자들의 위치를 파악하고 사용자 위주로 정의된 제스처를 인식하는 알고리즘을 고안하였다. 영상의 깊이 값의 분포를 분석하여 퀴즈 참가자들의 상체를 검출하고 사용자들의 분할하였고 손 영역을 검출하였다. 또한 손바닥, 주먹, 기타 손 모양을 인식하기 위한 특징 추출 및 판단 함수를 고안하여 사용자가 퀴즈 보기를 선택할 수 있게 하였다. 구현된 퀴즈 응용 프로그램은 실시간 테스트에서 매우 만족스러운 제스처 인식 결과를 보였으며 원활한 게임 진행이 가능하였다.
In this paper we introduce a quiz application program that digitizes the analogue quiz game. We digitize the quiz components such as quiz proceeding, participants recognition, problem presentation, volunteer recognition who raises his hand first, answer judgement, score addition, winner decision, etc, which are manually performed in the normal quiz game. For automation, we obtained the depth images from the kinect camera which comes into the spotlight recently, so that we located the quiz participants and recognized the user-friendly defined gestures. Analyzing the depth distribution, we detected and segmented the upper body parts and located the hands' areas. Also, we extracted hand features and designed the decision function that classified the hand pose into palm, fist or else, so that a participant can select the example that he wants among presented examples. The implemented quiz application program was tested in real time and showed very satisfactory gesture recognition results.