• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.3
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• pp.109-116
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• 2011

In this paper, we introduce non-touch style interface system technology without any touch style controlling mechanism, which is called as "Air-interface". To develop this system, we used the full reflection principle of infrared (IR) light and then user's hand is separated from the background with the obtained image at every frame. The segmented hand region at every frame is used as input data for an hand-motion recognition module, and the hand-motion recognition module performs a suitable control event that has been mapped into the specified hand-motion through verifying the hand-motion. In this paper, we introduce some developed and suggested methods for image processing and hand-motion recognition. The developed air-touch technology will be very useful for advertizement panel, entertainment presentation system, kiosk system and so many applications.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.9
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• pp.1172-1178
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• 2018

A system that control computer presentations by using the hand motion recognition and identification is proposed. The system recognizes and identifies various types of motion in hand motion, controlls the presentation without additional control devices. To recognize hand movements, it performs a face and hand region detection. Facial area is detected using Haar classifier and hand region is extracted according to skin color information on HSV color model. The face area is used to determine the beginning and end of hand gestures, the size and direction of motion. It recognizes various hand gestures and uses them to control computer presentations according to the hand motion identification rules that are proposed and set horizontal and vertical axes from the face area. It is confirmed that 97.2% recognition rate is obtained in about 1200 hand motion recognition experiments and the proposed algorithm is valid in presentation control.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.324-329
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• 2009

Hand Motion Modeling and Recognition (HMR) are a fundamental technology in the field of proactive computing for designing a human computer interaction system. In this paper, we present a 3D HMR system including data glove based on 3-axis accelerometer sensor and 3D Hand Modeling. Data glove as a device is capable of transmitting the motion signal to PC through wireless communication. We have implemented a 3D hand model using kinematic chain theory. We finally utilized the rule based algorithm to recognize hand gestures namely, scissor, rock and papers using the 3-D hand model.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.259-260
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• 2019

장애인은 비장애인보다 극한 상황에 쉽게 노출될 수 있어 큰 주의가 필요하다. 본 논문에서는 OpenCV 라이브러리를 기반으로한 손동작 인식 시스템을 제안한다. 장애인을 비롯한 몸이 불편한 사람들이 간단한 동작만으로 집 안의 모듈을 제어할 수 있도록 시스템을 구현하였다. OpenCV 라이브러리를 기반으로 카메라 촬영을 통해 손동작을 인식하여 물체를 제어하는 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.481-482
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• 2022

본 논문에서는 손동작으로 제어 가능한 운송 로봇을 제안한다. 제안한 시스템에서 로봇은 MediaPipe를 이용하여 실시간으로 사람의 손동작을 인식한다. 또한, 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술을 이용하여 로봇이 실내 공간에서 길을 찾고 자율적으로 이동할 수 있게 한다. 개발된 로봇실험을 통하여 로봇이 실시간으로 손동작을 인식하고 동작을 제어하는 것을 확인하였다. 또한, 사전에 작성된 지도를 바탕으로 실내에서 로봇이 자율주행을 하는 것을 확인하였다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.2 no.2
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• pp.51-56
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• 2009

We developed an augmented new reality tool for vision-based hand gesture recognition in a camera-projector system. Our recognition method uses modified Fourier descriptors for the classification of static hand gestures. Hand segmentation is based on a background subtraction method, which is improved to handle background changes. Most of the recognition methods are trained and tested by the same service-person, and training phase occurs only preceding the interaction. However, there are numerous situations when several untrained users would like to use gestures for the interaction. In our new practical approach the correction of faulty detected gestures is done during the recognition itself. Our main result is the quick on-line adaptation to the gestures of a new user to achieve user-independent gesture recognition.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.7
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• pp.1348-1353
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• 2007

We developed an augmented new reality tool for vision-based hand gesture recognition in a camera-projector system. Our recognition method uses modified Fourier descriptors for the classification of static hand gestures. Hand segmentation is based on a background subtraction method, which is improved to handle background changes. Most of the recognition methods are trained and tested by the same service-person, and training phase occurs only preceding the interaction. However, there are numerous situations when several untrained users would like to use gestures for the interaction. In our new practical approach the correction of faulty detected gestures is done during the recognition itself. Our main result is the quick on-line adaptation to the gestures of a new user to achieve user-independent gesture recognition.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.480-481
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• 2008

본 논문은 U-Health 장치 인터페이싱을 위하여 표면 근전도를 이용한 손동작 특징들의 모델링 알고리즘에 대하여 제안하였다. 지금까지 연구에서는 표면 근전도를 측정하기 위하여 전완의 여러 부위에서 신호를 측정하였지만 휴대용 U-Health 장치들의 특성상 센서를 부착 할 수 있는 공간이 한정 되어있기 때문에 한 채널당 손동작의 인식률이 높아야하고 착용하기 편한 위치예서 신호를 측정해야 한다. 따라서 본 논문에서는 손목 근처의 수지신근(finger extensor)과 소지신근(extensor digiti minimi) 사이에 생체신호 센서를 부착하는 것을 제안했으며, 적은 수의 센서에서도 손동작에 따른 충분한 근전도 패턴을 구분해 내기 위하여 3차원 공간상에서 시간과 스케일 정보를 분석할 수 있는 다해상도 웨이블릿을 이용하였다. 정밀한 근전도 분석을 위하여 모 웨이블릿을 신경 신호의 활동전위(action potential)와 가장 유사한 형태를 가지고 있는 Daubechies 4 (db4)로 선택하였고, 이렇게 웨이블릿 분석을 통하여 1차원 신호를 16레벨로 나누어 각 신호에 대하여 에너지를 200 ms 간격으로 평가함으로서 7가지 손동작 인식을 위한 패턴 모델을 구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.59-62
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• 2006

본 논문에서는 CNN 모델과 WFMM 신경망의 특성을 상호 결합한 손동작 인식기법을 제안한다. 특징 추출 모듈로 사용된 CNN 모델은 움직임 정보에 기초한 특징지도상에서 특징의 위치 이동이나 왜곡에 의한 성능 저하를 개선시키는 계층간 연결구조를 갖는다. WFMM 신경망에 기반한 패턴 분류 모듈은 간결하고 강력한 학습기능을 지원하며, 학습된 신경망은 분류 능력을 그대로 유지한 상태에서 추가 학습이 가능하다는 장점을 지닌다. 또한 이 패턴 분류 모델은 학습패턴으로부터 특징의 상대적 중요도를 평가하는, 이른바 특징 선정 기법을 지원한다. 본 논문에서는 제안된 모델의 동작 특성과 학습 알고리즘을 소개하고, 손동작 인식문제에 적용한 실험을 통하여 이론의 타당성을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.17-18
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• 2008

다변량 퍼지 의사결정트리(이하 MFDT)는 학습 모델의 구조가 간소하고 분류율이 높다는 장점 때문에 일반 퍼지 의사결정트리를 대신해 손동작 인식 시스템의 분류기로 사용되었다. 다양한 사용자의 손동작 특성을 분류하기 위해 여러 개의 인식 모델을 만들고 새로운 사용자에게 가장 적합한 모델을 선택해 사용하는 모델 선택 기법도 손동작 인식에 적용되었다. 모델 선택 과정을 통해 선택된 모델은 기존 모델 중에서 새로운 사용자의 특성에 가장 가깝지만 해당 사용자에 최적화된 모델이라고는 할 수 없다. 이 논문에서는 MFDT 모델을 새로 입력된 데이터를 이용해 적응시키는 방법을 설명하고 실험 결과를 통해 적응 성능을 검증한다.