• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.4
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• pp.521-529
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• 2009

In this paper, we present a vision-based human primitive motion recognition method. It models the reference motion patterns, recognizes a user's motion, and measures the similarity between the reference action and the user's one. In order to recognize a motion, we provide a pattern modeling method based on the Hidden Markov Models. In addition, we provide a similarity measurement method between the reference motion and the user's one using the editing distance algorithm. Experimental results show that the recognition rate of ours is above 93%. Our method can be used in the motion recognizable games, the motion recognizable postures, and the rehabilitation training systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.873-876
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• 2004

사람의 동작을 인식하는 것에 대한 연구는 게임, 유비쿼터스 컴퓨팅 등의 발전에 따라 그 중요성이 증가하고 있다. 그러나, 대부분의 기존 연구에서는 극히 소수의 동작만을 정의하거나 특정 부위의 동작만을 다루므로 실제 응용에 적용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 특정 도메인의 사용 없이, 카메라 영상 입력으로 취득된 동작 패턴 정보만을 이용하여 40종 전신 연속 동작을 구분하는 동작인식 방법을 연구하였다. 인식에 사용된 입력 데이터는 동작자 관절들의 위치 및 회전 값들이며, 다수의 동작들을 인식하기 위해서는 기존의 인식 알고리즘들인 특징기반 인식, HMM, 신경망(Neural Network)등을 사용하여 복합적인 인식 엔진을 구성하여야 했다. 입력 데이터별로 적합한 인식 모듈을 거치게 하기 위해서는, 동작에 의한 입력 데이터에서 동작자 움직임의 주요 신체 부위를 추출함으로써 입력 데이터가 해당 그룹의 인식 모듈로 자동적으로 분류되게 하는 방법을 사용한다. 이는 다층의 인식 레이어 중 복잡도가 증가하는 하위 레이어일수록 자동 분류에 의해 걸러진 데이터만을 취급하게 되므로 효과적이다. 전체 실험 결과 단계별로 약 79~97%의 인식률을 보였다. 이는 향후 특정 컨텍스트 정보와 결합할 때 매우 높은 인식률을 기대할 수 있게 하는 수치이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.485-489
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• 2005

본 연구에서는 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 연속된 프레임간의 차를 기반으로, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 연속적으로 움직이는 동작을 인식할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 설계한 동작 인식시스템은 기존의 산업현장에서 적용되고 있는 동작인식 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 작업자의 동작을 고정된 CCTV 로 촬영한 영상을 인식의 대상으로 취함으로써 동작 정보를 얻기 위한 각종 장비들이 최소화되었다. 또한, 작업자의 신체 부분별 특성을 추출하기 위한 계산작업에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 프레임간의 차연산과 에지검출을 통한 동작인식을 실시하여 인식에 필요한 작업시간을 단축하여, 효율적이면서 비용이 저렴한 동작 인식시스템을 설계하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.5 no.4
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• pp.1-7
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• 2014

Gesture recognition provides the ease and immediacy to users in the processing technique for recognizing the gesture. Because of these benefits, gesture recognition technology has been applied and fused in many areas, such as the military, health care, education. In particular, the gesture recognition in game field since it can provide users to play games similar to the actual gesture, it being fused with many areas such as medical, military, and education. This paper is to discuss the future convergence direction of motion recognition games based on this background. In this paper, it looks at technology status and the game of gesture recognition, describe the problem and improvement of gesture recognition game. This paper can help improving the competitiveness of domestic convergence on gesture recognition game.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.4
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• pp.64-72
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• 2013

This paper proposes a dynamic gesture recognition algorithm using SVM(Support Vector Machine) which is suitable for multi-dimension classification. First of all, the proposed algorithm locates the beginning and end of the gestures on the video frames at the Kinect camera, spots meaningful gesture frames, and normalizes the number of frames. Then, for gesture recognition, the algorithm extracts gesture features using body parts' positions and relations among the parts based on the human model from the normalized frames. C-SVM for each dynamic gesture is trained using training data which consists of positive data and negative data. The final gesture is chosen with the largest value of C-SVM values. The proposed gesture recognition algorithm can be applied to the interactive storybook as gesture interface.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.7
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• pp.1280-1286
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• 2001

In this Study, we try to suggest a system that recognize worker's regular motion more effectively First, based on frame difference that separates still background from movable object to video that make a film of worker's motion. The next, with edge detection, estimating the center of motion could recognize continuous motion. By action cognition system that design in this research films worker's action using fixed CCTV to supplement problem of action awareness system that is applied in existent industry spot, various mountings to get action information minimized. Also, shorten session that need in awareness enforcing action awareness through image subtraction and edge detection between frame to reduce time necessary to draw worker's body part special quality, expense designed inexpensive action cognition system as being efficient.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1348-1353
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• 2006

본 논문은 3 차원 게임 제어를 위한 인간의 동작인식에 대하여 기술하고 있다. 사용자의 편의성을 위하여 게임에 직관적으로 적용할 수 있는 인간의 동작들을 마커프리 모션 캡쳐 장비를 이용하여 취득하고, 이를 실시간으로 인식하는 동작 인식 시스템을 개발하였다. 또한, 개발된 동작인식기를 이용한 3차원 게임으로의 응용시스템의 접근 방식에 대하여 기술하고 있다. 개발된 동작 인식기는 LDA 방식에 기반을 둔 확률적 접근 방식으로 실시간으로 빠르고 정확하게 응용 시스템에 필요한 인간의 동작을 구별할 수 있도록 설계되었다. 개발된 시스템에서는 인식된 결과를 실시간으로 실제 어플리케이션에 전달하여 그 결과를 직접 사용자가 판단하여 다음 동작을 수행 할 수 있도록 되어 있다. 본 논문은, 이러한 실제 시스템의 개발을 통하여, 3 차원 인간 동작의 간단하고 유용한 활용 방법에 대한 해법을 제시하고 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.10
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• pp.1028-1037
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• 2000

비디오 영상에서 자연스럽게 움직이는 객체에 대한 인식방법을 제안한다. 이 객체는 자유자재로 움직이며, 움직임의 방향을 예측하기 어렵고 빠르게 움직인다. 객체의 동작은 그 객체가 고유하게 가지고 있는 움직임의 특성과 객체의 주변상황에 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 자연스럽고 동적인 상황에서 객체의 동작을 분석하고 인식하는 방법을 제안한다. 객체의 동작을 인식하기 위해 동작을 구분하고 분석하여 동작의 대표특징을 추출한다. 그리고, 하나의 객체 주위에 다가오는 다른 객체와의 상관관계를 표현한다. 또한, 동작인식을 위한 알고리즘을 제안한다. 즉, 구간별 포아송(Poisson) 넌-제로(Non-zero)확률 분포를 통한 방법과 퍼지와 신경망의 결합에 의한 인식방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법들로 구현된 인식결과를 비교 분석하고 평가한다. 우리의 알고리즘은 축구영역에서 시험된다. 우리는 동작인식의 성공뿐 아니라 실패의 경우도 설명하며 미래의 연구할 과제를 제안한다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.5
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• pp.351-358
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• 2015

As smart phones with built-in sensors are developed, research on recognition using wearable devices is increasing. Existing papers are mostly limited on research to personal activity recognition. In this paper, we propose a method to recognize conceptual group activity. Before doing recognition, we generate new data based on the analysis of the conceptual group activity in a classroom. The study focuses on three activities in the classroom environment: Taking Lesson, Doing Presentation and Discussing. With the proposed algorithm, the recognition rate is over 96%. Using this method in real time will make it easy to automatically analyze the activity and the purpose of the classrooms. Moreover, it can increase the utilization of the classroom through the data analysis. Further research will focus on group activity recognition in other environments and the design of an group activity recognition system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.367-368
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• 2012

최근 저가형 3D 동작인식 장치가 상용화되어 이를 이용한 다양한 시스템이 출시되고 있다. 본 논문에서는 3D 동작인식 장치를 이용하여, 원격지의 로봇을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 동작인식 장치를 이용하여 사용자의 동작을 인식한 후, 원격지에 있는 로봇에 전송하여 동작을 실행하게 한다. 향후 제안된 시스템은 원격 제어가 필요한 응용 분야에 활용될 것으로 기대된다.