• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.75-81
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• 2010

본 논문에서는 웹캠을 이용하여 사용자의 안면 또는 손동작을 인식하고, 그 제스쳐가 나타내는 감성(희노애락)을 플래시 콘으로 표현하여 상대방에게 전송하는 감성 메신저를 구현한다. 이 메신저는 안면 인식 모듈과 손동작 인식 모듈, 메신저 모듈로 구성된다. 안면 인식 모듈에서는 눈, 입의 각 영역을 이진 영상으로 변환하여 눈과 입의 모양 변화에 따라 윙크, 입맞춤, 하품 등을 인식한다. 또한 손동작 인식 모듈에서는 인식한 손가락 수에 따라 가위-바위-보로 인식한다. 메신저 모듈은 안면 인식 모듈과 손동작 인식 모듈에서 인식한 윙크, 입맞춤, 하품과 가위-바위-보를 플래시 콘으로 표현하여 상대방에게 전달한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 감성 메신저의 CPU 점유율이 최소임을 검증한다. 또한 감성 메신저의 손동작 인식 모듈의 성능이 안면 인식 모듈에 비해 우수함을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.327-328
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• 2008

로봇과 상호 작용하기 위한 수단으로 손동작 인식 시스템이 많이 사용되고 있으며, 본 논문에서는 손에 부가적인 장치를 장착하지 않은 상태에서 영상 처리를 이용하여 손동작을 인식하는 시스템을 구현하였다. 먼저 로봇은 영상 입력 장치로써 웹캠을 사용하고, 손 영상을 스킨 컬러를 바탕으로 영상 처리를 하여 추출해내고, 그 이미지를 분석하여 그 모양이 가위인지 바위인지 보인지 인식한다. 가위 바위 보 게임을 위하여 로봇이 손동작을 표현할 수 있도록 손가락이 네 개인 손을 설계 및 구현하였다. 이때, 기존의 와이어 방식이 아닌 제어를 이용한 손가락을 설계하였고, 각각의 손가락이 독립적으로 제어될 수 있기 때문에 가위 바위 보의 손동작을 표현할 수 있다. 그리고 음성 인식을 이용하여 사람과 동시에 가위 바위 보 중 하나를 결정한 후 표현하기 때문에 가위 바위 보 게임이 가능하다. 뿐만 아니라 로봇이 승패도 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.213-216
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• 2021

본 논문에서는 Text Classification에 사용된 딥러닝 모델을 적용하여 행동 인식, 손동작 인식 및 감정 인식 방법을 제안한다. 먼저 라이브러리를 사용하여 영상에서 특징 추출 후 식을 적용하여 특징의 벡터를 저장한다. 이를 Conv1D, Transformer, GRU를 결합한 모델에 학습시킨다. 이 방법을 통해 하나의 딥러닝 모델을 사용하여 다양한 분야에 적용할 수 있다. 제안한 방법을 사용해 SYSU 3D HOI 데이터셋에서 99.66%, eNTERFACE' 05 데이터셋에 대해 99.0%, DHG-14 데이터셋에 대해 95.48%의 클래스 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.30-37
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• 2011

본 논문에서는 수신호 인식기에 쓰이기 위한 분별성 있는 손동작을 만드는 방법을 제안한다. 기존의 수화DB에서 손의 움직임을 분석하여 기본 동작이 되는 4가지의 모션 프리미티브를 선정하였으며, 선정된 모션 프리미티브를 조합하여 구별성 있는 '기본 손동작 집합'을 제작하였다. 제안하는 '기본 손동작 집합' 의 구별성을 증명하기 위하여 '기본 손동작 집합' 인식기를 만들고 인식결과를 확인하였다. 사용된 인식기는 hidden Markov model (HMM) 을 기반으로 제작되었다. 기본 손동작 인식 task에 대한 성능평가 결과 99.01%로써 각 모델 간에 높은 구별성을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.77-82
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• 2022

GUI(Graphical User Interface)를 대신하는 차세대 인터페이스로서 NUI(Natural User Interace)에 기대가 모이는 것은 자연스러운 흐름이다. 본 연구는 NUI의 손가락 관절을 포함한 손동작 전체를 인식시키기 위해 웹캠과 카메라를 활용하여 다양한 배경과 각도의 손동작 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 데이터셋을 구축하며, ResNet50 모델을 활용하여 전이학습한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘 분류기를 설계한다. 구축한 데이터셋을 입력시켜 분류학습 및 예측을 진행하며, 실시간 영상에서 인식되는 손동작을 설계한 모델에 입력시켜 나온 결과를 통해 가위바위보 게임을 구현한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.675-680
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• 2018

본 논문에서는 RCE (restricted coulomb energy) 신경망을 이용한 손동작 인식기를 제안하고, 이의 실시간 학습 및 인식을 위한 하드웨어 구현 결과를 제시한다. RCE 신경망은 네트워크 구조가 학습에 따라 유동적이며, 학습 알고리즘이 여타 신경망에 비해 비교적 간단하기 때문에 실시간 학습 및 인식이 가능하므로 손동작 인식기에 적합한 장점을 갖는다. FPGA기반 검증 플랫폼을 사용하여 3D 숫자 데이터 셋을 생성하였으며, 설계된 손동작 인식기는 3D 숫자 데이터 셋에 대해 98.8%의 인식 정확도를 나타냈다. 제안된 손동작 인식기는 Intel-Altera cyclone IV FPGA기반 구현 결과, 26,702개의 logic elements로 구현 가능함을 확인하였으며, 70MHz의 동작 주파수로 실시간 학습 및 인식 결과에 대한 검증을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.701-704
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• 2006

본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1349-1354
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• 2017

본 논문에서는 임베디드 시스템에 활용할 수 있는 고속의 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 기존의 손동작 인식 알고리즘은 손의 윤곽선을 구성하는 모든 점을 추출하는 윤곽선 추적 과정의 계산복잡도가 높기 때문에 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용에 어려움이 있었다. 제안하는 알고리즘은 윤곽선 추적 알고리즘을 사용하는 대신 동심원 추적을 응용하여 추상화된 손가락의 윤곽선을 추정한 다음 특징을 추출하여 손동작을 분류한다. 제안된 알고리즘은 평균 인식률은 95%이고 평균 수행시간은 1.29ms로서 기존의 윤곽선 추적 방식을 사용하는 알고리즘에 비해 최대 44%의 성능향상을 보였고 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용가능성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1-10
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• 2011

본 논문은 CCTV 관제에서 동작 인식을 위한 색상 기반 손과 손가락 탐지 기술을 제안하였다. 논문의 목표는 피부색을 기반으로 한 손 영역 탐지 및 손동작 인식에 대한 강인한 방법을 제안하는 것이다. 탐지된 손 영역과 손동작 인식 기술은 에어 마우스 및 스마트 TV를 조정하는데 적용될 수 있으며 홈시어터 및 감성 센서를 기반으로 하는 장치들을 조종하기 위하여도 사용될 수 있다. 입력 영상으로부터 손 영역을 구분하기 위하여 색상 기반 윤곽선 추출 방법이 사용되어지고 윤곽이 구분된 손으로부터 y좌표값을 계산하여 손가락 끝점을 탐지한다. 손가락 끝점의 위치를 탐지한 후에, R채널만을 이용하여 추적을 하며 손동작 인식에 있어서 차영상 기법을 적용하여 잡영상 제거와 같은 강인한 면을 보여준다. 제안하는 방법으로 손가락 끝점의 추적과 손동작 인식에 관련된 많은 실험을 진행하였고, 실험 결과는 기존의 방법보다 성능 면에 있어서 96% 이상의 정확도를 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.639-645
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• 2012

본 논문에서는 모바일 로봇이 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model)을 이용하여 인식해 원하는 명령을 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 손동작 기반 로봇 제어 방식은 정해진 몇 종류의 제스처를 사용했었고, 따라서 지시동작이 자연스럽지 않았다. 또한 정해진 제스처를 미리 공부해야하여 불편했었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 손동작을 인식하는 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 카메라를 사용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 얻어서, 사람의 손을 검색하고 그 동작을 인식한다. 여기서 동작을 인식하는 방법으로 HMM을 사용하였으며, 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.