• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.221-223
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• 2021

본 논문에서는 손동작 데이터에서 추출한 데이터를 다변수 시계열 데이터 분류를 자동으로 찾는 NAS 모델에 적용하여 손동작 인식 모델을 찾는 방법을 제안한다. NAS를 통해 모델을 구하는 과정은 프로그래머의 시간과 노력을 절감시켜준다. 손동작 인식을 위해 DHG-14/28 데이터셋과 SHREC'17 Track 데이터셋에 논문에서 제안한 방법을 적용하여 손동작 인식 정확도가 기존의 모델보다 높은 손동작 인식률을 얻음을 실험을 통하여 확인하였다. 실험에서 DHG-14/28 데이터셋의 손동작 인식 정확도는 96.38%, 96.63%, SHREC'17 Track 데이터셋의 정확도는 96.88%, 96.57%를 얻었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.344-348
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• 2000

인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원의 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 인식을 위해 복잡하고 시간이 많이 소요되는 기존의 방법과는 다르게 부가적인 특별한 장치의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.166-167
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• 2017

가상 현실에 대한 관심이 높아지면서, 가상 물체와 사람 사이의 보다 자연스러운 상호작용이 중요하게 되었다. 그 중 가장 많이 사용되는 방식 중 하나가 바로 손동작이다. 사람들은 손동작을 통해 자신의 감정을 전달하거나 자신의 의견을 표현할 수 있기 때문에 손동작은 Natural User Interface(NUI)의 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 논문에서는 사람들의 손동작 중 비교적 큰 비중을 차지하는 반복적인 궤적을 그리는 손동작 인식을 위한 방법을 제안한다. 손이 움직이는 방향과 거리의 3 차원 좌표 값을 이용하여 벡터화를 한 후, 이 데이터를 Fast Fourier transform(FFT)와 Support Vector Machine(SVM)을 통해 반복적인 손동작을 인식함으로써 자연스러운 손동작을 비교적 정확히 인식할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.127-130
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• 2007

최근 하지가 불편한 노약자나 장애인이 집 안의 다양한 가전기기를 손쉽게 제어할 수 있게 하는 비전 기반의 손동작 인식 기술이 발전해 왔다. 다수의 사용자가 하나의 손동작 인식 시스템을 사용할 경우 사용자마다 손동작 특성이 모두 다르기 때문에 특정 사용자의 인식률이 저하되는 문제가 발생한다. 또한 동일한 사용자라 하더라도 시간에 따라 손동작 특성이 변화할 수 있다. 사용자마다 다른 손동작 특성은 모텔 학습 및 선택 기법을 사용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 시간에 따라 변하는 사용자의 특성은 퍼지 개념을 이용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 본 논문에서는 다변량 퍼지 의사결정트리를 이용해 사용자 별 인식모텔을 만드는 방법을 제시한다. 또한 새로운 사용자가 시스템을 사용할 경우 가장 적합한 모델을 선택해 인식에 사용하고 인식률을 측정한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.28-32
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• 2001

인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.173-175
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰 카메라를 이용하여 실제 사진 촬영에서 많이 사용되는 손동작들을 인식하고 자동으로 사진을 촬영하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 스마트폰 카메라로부터 획득한 영상에서 피부색의 특징이 잘 나타나는 YCbCr 컬러 공간의 스킨 컬러 정보 값을 기반으로 피부 영역을 추출한다. 추출된 피부 영역에서 Labeling 기법을 적용하여 Contour 정보를 분석한 후, 피부 객체를 추출한다. 추출된 피부 객체에서 손가락의 위치 정보를 이용하여 손 영역을 추출한 후에 손동작을 인식하고, 손동작을 인식한 카메라가 자동으로 사진을 촬영한다. 제안된 방법은 저 사양의 환경에서 손동작을 인식하는 속도가 빠르고, 기존 스마트폰 카메라의 타이머 기능보다 효율적으로 사용이 가능한 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.273-276
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• 2009

본 논문에서는 Dynamic Space Time Warping(DSTW) 알고리즘을 이용하여 손동작을 다양한 배경에서도 정확하게 인식할 수 있는 방법을 제안한다. DSTW 알고리즘을 이용한 기존의 손동작 인식 방법은 질의영상의 매 프레임 마다 검출된 다수의 손 후보영역을 사용하여 모델영상과 시간 축 상으로 비교하는 방법이다. 그러나 기존의 DSTW 알고리즘을 이용한 손동작 인식 방법은 손을 포함하지 않은 후보영역들(배경, 팔꿈치 등)에 의해 오인식될 수 있는 경로를 생성하며, 그 결과로 사용자가 의도하지 않은 손동작으로 인식될 수 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 손 후보영역의 불변 모멘트를 이용하여 질감 정보를 추출한 후 후보영역들 사이의 유사도를 비교하였다. 제안한 방법은 유사도를 모델과 질의의 매칭비용에 가중치로 적용하였고, 다양한 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 사용자의 손동작을 정확하게 인식하는 것을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.33-41
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• 2017

본 논문에서는 사람의 손동작을 이용해 전자기기를 제어할 수 있도록 다중 도플러 레이다와 머신러닝의 일종인 SVM (Support Vector Machine)을 이용한 손동작 인식 기술을 제안하였다. 하나의 도플러 레이다는 간단한 손동작만을 인식할 수 있는데 반해, 다중 도플러 레이다는 레이다 위치에 따라 각각 다른 도플러 효과가 발생되므로, 이를 이용하여 다양한 손동작을 인식할 수 있다. 또한, 머신러닝 기법을 이용하여 손동작을 분류하면 손동작 인식의 성공률을 높일 수 있다. 다중 도플러 레이다와 머신러닝을 이용한 손동작 인식 시스템의 구현 가능성을 확인하기 위하여 두 개의 도플러 레이다, NI DAQ USB-6008, MATLAB을 이용한 실험 장치를 구성하였다. 구현된 실험 장치를 이용하여 Push, Pull, Right Slide 및 Left Slide의 4가지 손동작 인식 실험을 수행하였고, SVM 모델을 적용하여 손동작 인식의 높은 정확도를 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1000-1015
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• 2010

본 논문에서는 손동작 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 손 추출을 위한 방법으로는 피부색과 boundary energy 정보를 이용하고 moment method로 손바닥의 중심을 구하게 된다. 손동작 인식은 두 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는 손 형상 인식으로 병렬 신경망을 이용하였다. 손 형상의 패턴을 추출하기 위해서 fitting ellipses method를 이용하였다. fitting ellipses method는 추출된 손 영역을 12개의 타원형으로 분류하고 타원 외곽선의 흰 픽셀 비율을 계산한다. 패턴은 12개의 입력 노드로 신경망에 입력되고 4개의 출력 노드로 출력되는데 각 출력 노드는 0~1사이의 값을 갖게 된다. 손 형상은 4개의 출력 노드의 구성으로 나타낼 수 있다. 두 번째 단계는 손동작 추적과 인식이다. 손동작 추적과 인식을 위해서는 손동작의 위치 정보를 예측 할 수 있는 Kalman Filter를 이용하였다. 실험은 Windows XP상에서 수행되었고 제안한 알고리즘의 효율성을 평가하였다. 손 형상을 인식하기 위해서 300개의 이미지를 인식기에 훈련시키고 200개의 이미지를 실험에 사용하였다. 194개 이상의 이미지가 정확하게 인식 되었다. 그리고 손동작 추적 인식을 실험하기 위해서 1200번의 손동작(각 동작은 400번)을 사용하였고 그 중 1002번의 손동작이 정확하게 인식 되었다.이러한 결과는 제안된 방법이 손 영역을 추출하고 손 동작을 인식하는데 유용함을 확인 할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.223-224
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• 2010

본 논문에서는 형상 분해(Shape Decomposition)를 이용한 손동작 인식 방법을 제안한다. 형상 분해 방법을 손동작 인식에 적용함으로써 다양한 동작에 대해서 유연한 인식이 가능하며, 기존의 형상 분해 방법을 손 형상 분해에 적합하게 효율적으로 개선함으로써 실시간 연산이 가능하도록 하였다.