Korean Sign Language (KSL) is a communication method for the Deaf in Korea, and hand shape is one of important elements in sign language. In this paper, we developed a KSL hand shape editor to simply compose hand shape and connect it to a database. We can edit hand shape by a graphical user interface (GUI) on 3D virtual reality environment. Hand shape codes are connected to a sign word editor to synthesize sign motion and to decrease total amount of KSL data.
본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 획득한 깊이 영상에서 손가락의 모양을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 변화에 강인하게 하기 위하여 입력 손 영상의 회전 보상 각도를 계산한 뒤 강체(rigid) 변환을 통하여 손 영상을 회전 변환시킨다. 회전 보상 각도를 계산하기 위하여 손 영상의 경계선을 추출한 뒤 경계선을 이루는 화소들의 좌표의 변화를 관찰한다. 제안하는 기법에서는 손가락 모양을 인식하기 위하여 손 영역에서 최 상단, 최 우측, 최 좌측 화소 좌표를 획득한 뒤, 손가락의 기하학적 특징에 착안하여 좌표들 사이의 거리 변화와 좌표들 사이의 각도변화 그리고 손 영역의 화소 면적을 이용하게 된다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.
증강현실(Augmented Reality)을 위한 효과적인 비전 기반 인터페이스 개발은 꾸준히 진행되어 왔으나, 대부분 환경적 제약을 받거나, 특수한 장비 혹은 복잡한 모델을 요구한다. 예를 들어, 마커를 이용하면 구현 상의 편의성과 정확성을 보장하지만, 일반적으로 마커는 환경과 대비되는 모양을 가지기 때문에, 사용자에게 거부감을 줄 수 있으며 무엇보다 복잡한 인터랙션에는 적용되기 힘들다. 한편, 손동작을 이용할 경우, 자연스럽고 다양한 인터랙션을 수행할 수 있지만, 색을 이용한 손동작 인식은 복잡한 환경에서 인식률이 크게 저하되고, 3 차원 모델 기반의 손동작 인식은 많은 연산량을 필요로 한다는 문제점을 가진다. 이로 인해 지금까지 제안된 방법을 증강현실 시스템에 적용하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 기본적으로 손동작을 이용한 인터페이스를 제안하는데, 손동작 인식을 위한 알고리즘을 효율적으로 개선함으로써, 복잡한 환경에서 적은 연산량으로 자연스러운 인터랙션을 제공하고자 한다. 제안방법은 손목에 컬러 밴드를 착용하고, 색 정보를 이용하여 손을 포함하는 최소 영역을 용이하게 검출함으로써, 손 동작 인식률이 좋아지도록 하였다. 제안된 인터페이스는 손의 자연스러운 움직임을 감지해서 손의 모양과 동작에 따라서 가상의 물체를 자연스럽게 제어할 수 있도록 해 준다. 예를 들어, 손이 지정한 위치에 가상의 물체를 나타내고, 가상의 물체를 잡고 다양한 조작을 하는 등의 제어를 할 수 있다. 다양한 환경에서의 실험 및 사용자 평가를 통해 제안된 인터페이스의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 손목이나 손바닥 아래에 부착된 PC카메라와 두 개의 광원을 이용한 데이터 글러브 구현 방법을 제안한다 기존의 데이터 글러브 방식은 글러브를 손에 착용하여야 하는 단점이 있으며 영상처리 기반의 HCI 방법 또한 공간상에 고정된 카메라를 이용함으로써 웨어러블 컴퓨팅이나 모바일 환경하에서는 사용할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 착용 가능한 한대의 카메라와 두 개의 평행 광을 사용하여 손 모양을 입력하는 방법을 제안하였다. 또한 손 영상을 제외한 배경영상을 이용하여 손의 변위를 얻어낼 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현한 "BareHand 1.0"과 테스트 결과에 대해서도 논하였다.
현악기의 대표격 악기라고 할 수 있는 바이올린이나 기타는 소리(음원)를 만들어 내는 역할을 하는 줄(현)과 공명통이 합쳐져 있는 모양을 하고 있다. 활로 바이올린 줄은 긁거나 기타줄을 손으로 튕겨서 소리를 만들어 내면, 이 소리는 공명통을 울려서 크고 아름다운 소리가 발생되는 것이다. 사람의 목소리도 이러한 현악기와 비슷한 구조를 가지고 있어서, 두 개의 줄모양을 하고 있는 성대에서 성대음(glottal sound)을 만들어 내며 이 성대음이 성도(성도, vocal tract)를 통과하면서 여과(filtration) 되고 성도의 모양에 따른 특성에 따라 공명(resonance) 현상을 일으켜서 입술이나 콧구멍 바깥으로 방출되어 말소리(speech sound)를 만들어내는 것이다. (중략)
본 논문에서는 가상현실의 기본 요소중의 하나인 사용자 인터페이스 분야에서 동적 손 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템의 구현에 관하여 상술한다. 사람의 손과 손가락은 사람마다 같은 동작이라도 데이터의 변화가 다양하며 같은 동작을 반복해서 할 때에도 다른 데이터를 얻게되는등 시간에따른 변화도 존재한다. 또한, 손가락의 외형 및 물리적 구조가 사람마다 다르기 때문에 다른 두사람에 의해 만들어진 같은 손 모양도 일반적인 센싱장비에의해 측정될 때 다른 측정값을 나타낸다. 또한 동적 손제스처에서 동작의 시작과 끝을 명확히 구분하기가 매우 힘들다. 본 논문에서는 동적 손 제스처에 대해 각각의 의미있는 동작을 구분하기위해 상태 오토마타를 이용하였고, 인식 범위의 확장성을 고려하여 동적 손 제스처를 퍼지 이론을 도입한 특징 해석에의해 기본 요소인 손의 운동을 분류하고 퍼지 최대-최소 신경망을 적용하여 손의 모양을 분류함으로써 전체 손 제스처를 인식하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 애완용 로봇에 장착된 카메라로부터 획득된 연속 영상에서 사용자의 손 제스처를 인식하여 로봇을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 손 검출, 특징 추출, 제스처 인식 로봇 제어의 4단계로 구성된다. 먼저 카메라로부터 입력된 영상에서 HSI 색상공간에 정의된 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 손 영역을 검출한다. 다음은 연속 영상에서 손 영역의 모양과 움직임에 따른 특징을 추출한다. 이때 의미 있는 제스처의 구분을 위해 손의 모양을 고려한다. 그 후에 손의 움직임에 의해 양자화된 심볼들을 입력으로 하는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 손 제스처는 인식된다. 마지막으로 인식된 제스처에 대응하는 명령에 따라 애완용 로봇이 동작하게 된다. 애완용 로봇을 제어하기 위한 명령으로 앉아, 일어서, 엎드려, 악수 등의 제스처를 정의하였다. 실험결과로 제안한 시스템을 이용하여 사용자가 제스처로 애완용 로봇을 제어 할 수 있음을 보였다.
지문자는 청각장애인이 사용하는 수화로 표현하지 못하는 한글 문자를 알파벳으로 표시하기위한 손 제스처이다. 본 논문에서는 추출된 손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용하여 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고, 한글 문자를 표현하는 시스템을 개발한다. USB 카메라로부터 얻어진 영상에서 히스토그램을 이용하여 손의 피부색 영역을 추출하고, 영상 마스크를 이용하여 피부색이 아닌 배경 영역을 제거한다. 문턱 값을 사용하여 얻어진 이진화된 영상에서 손의 영역을 검출하고, 무게 중심을 이용하여 손 중심과 손가락 끝의 거리를 측정한다. 얻어진 거리 정보에 퍼지 기법을 적용하여 손가락의 굽힘 정도를 판단하고, 손 모양 데이터베이스에서 손가락 굽힘 정도와 가장 근사한 한글 문자를 선택한다.
수화 적출은 연속된 손 동작에서 의미 있는 수화 단어를 검출 및 인식하는 것을 말한다. 수화는 손의 움직임과 모양의 변화가 다양하기 때문에 수화 문장에서 수화를 적출하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 특히, 자연스러운 수화 문장에는 의미 있는 수화, 수화가 아닌 손동작이 무작위로 발생한다. 본 논문에서는 CRF(Conditional Random Field)에 기반한 적응적 임계치 모델을 제안한다. 제한된 모델은 수화 어휘집에 정의된 수화 손동작과 수화가 아닌 손동작을 구별하기 위한 적응적 임계치 역할을 수행한다. 또한, 수화 적출 및 인식의 성능 향상을 위해 손 모양 기반 수화 인증기, 짧은 수화 적출기, 부사인(subsign) 추론기를 제안된 시스템에 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 연속된 수화 동작 데이타에서 88%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 94%의 인식률을 보였으며, 적응적 임계치 모델, 짧은 수화 적출기, 손 모양 기반 수화 인증기, 부사인 추론기를 사용하지 않은 CRF 모델은 연속된 수화 동작 데이터에서 74%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 90%의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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