Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.129-132
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2009
컴퓨터의 소형화로 휴대성과 공간의 제약이 없는 컴퓨터 인터페이싱 방법의 필요성이 증가하고 있으며, 이와 관련하여 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)을 위한 제스처 기반의 제어방식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 손동작 인터페이스 구현들은 컴퓨터를 제어하기 위하여 사용방법에 대한 선행학습이 필요하였다. 이 논문은 사용자의 손 모양과 손끝 정보만을 가지고 선행학습이 요구되지 않는 간편한 인터페이스 구현방법을 제안하였다. 이를 위해 1대의 웹캠과 인텔의 오픈소스 영상처리 라이브러리 OpenCv를 사용하였다. 차영상과 화소값 기반의 영상처리과정을 통해 실시간으로 손 영역을 추적하고 이를 이진화 시켰다. 손가락의 움직임도 값이 변하지 않도록 중심모멘트를 설정하여 마우스 커서 움직임을 상대적으로 활용하였다. 상황에 따라 손 끝점을 절대적 좌표로 활용하여 손이 웹캠에서 벋어날 때 움직임을 자연스럽게 연결시켰다. 마지막으로 검지의 움직임 하나 만으로 마우스 클릭 이벤트를 수행함으로써 보다 사용자에게 친숙한 핸드마우스 인터페이스를 구현하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.715-717
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2004
본 논문에서는 HTPC를 제어하기 위한 제스처 기반의 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스를 이용하여 사용자는 HTPC와 떨어진 장소에서 쉽게 HTPC를 제어할 수 있다. 제스처를 인식하기 위해 인터페이스는 실시간 연속 영상으로부터 사용자의 손을 검출하고, 손의 움직임, 모양, 위치 정보를 추출한다. 사용자의 제스처를 인식하기 위해 추출된 정보와 HMMs 을 사용한다. 실험 결과는 제안한 인터페이스가 멀티미디어 응용프로그램뿐만 아니라 다른 종류의 컴퓨터 응용프로그램에서 사용자와 HTPC간에 상호작용하여 접근할 수 있음을 보인다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.151-154
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2003
본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.421-425
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2006
최근 들어서 휴머노이드 로봇을 비롯한 로봇에 대하여 관심이 증대되고 있다. 이에 따라, 외모를 닮은 로봇 뿐 만 아니라, 사람과 상호 작용을 할 수 있는 로봇 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이러한 상호 작용을 위한 효율적이고, 가장 자연스러운 방법 중의 하나가 비전을 기반으로 한 제스처 인식이다. 제스처를 인식하는데 있어서 가장 중요한 것은 손의 모양과 움직임을 인식하는3차원 제스처 인식이다. 본 논문에서는 3차원 손 제스처를 인식하기 위하여3차원 손 모델 추정 방법과 명령형 제스처 인식 시스템을 소개하고, 수화, 지화 등으로의 확장성을 위한 프레임워크를 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.553-554
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2023
본 연구에서는 손가락의 움직임을 입력받는 햅틱 컨트롤러를 이용하여 물체를 잡거나 놓는 손의 포즈를 생성하여 가상의 물체를 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 다섯 개의 손가락을 움직일 수 있는 경우의 수는 무수히 많아서 이를 위한 모든 모션을 캡쳐하는 것은 매우 힘든 작업이고, 캡쳐한 모든 모션을 수동으로 연결시키는 것도 어려운 일이다. 제안 방법은 햅틱 컨트롤러에서 입력된 다섯 개의 신호를 인공 신경망을 사용하여 손가락의 포즈로 변경해 준다. 이를 위해 입력 신호와 매칭되는 손의 포즈를 이용하여 인공 신경망을 훈련시킨 후, 그 결과를 이용하여 사용자의 입력에 대응하는 손의 포즈를 생성한다. 결과 포즈의 사실성을 높이기 위해 모션 캡쳐 장비로부터 훈련용 데이터를 생성하였다. 본 논문의 방법은 햅틱 컨트롤러에서 동일한 입력을 받더라도 물체의 모양에 대응하는 손의 모션을 생성하는 결과를 보여준다.
In this paper, we propose the gesture recognition system using a motion information from extracted hand region in complex background image. First of all, we measure entropy for the difference image between continuous frames. Using a color information that is similar to a skin color in candidate region which has high value, we extract hand region only from background image. On the extracted hand region, we detect a contour using the chain code and recognize hand gesture by applying improved centroidal profile method. In the experimental results for 6 kinds of hand gesture, unlike existing methods, we can stably recognize hand gesture in complex background and illumination changes without marker. Also, it shows the recognition rate with more than 95% for person and 90∼100% for each gesture at 15 frames/second.
This paper presents a real-time hand gesture recognition approach for controlling a computer. We define hand gestures as continuous hand postures and their movements for easy expression of various gestures and propose a Two-layered Bayesian Network (TBN) to recognize those gestures. The proposed method can compensate an incorrectly recognized hand posture and its location via the preceding and following information. In order to vertify the usefulness of the proposed method, we implemented a Virtual Mouse interface, the gesture-based interface of a physical mouse device. In experiments, the proposed method showed a recognition rate of 94.8% and 88.1% for a simple and cluttered background, respectively. This outperforms the previous HMM-based method, which had results of 92.4% and 83.3%, respectively, under the same conditions.
This paper introduce a quiz game contents based on gesture interface. We analyzed the off-line quiz games, extracted its presiding components, and digitalized them so that the proposed game contents is able to substitute for the off-line quiz games. We used the Kinect camera to obtain the depth images and performed the preprocessing including vertical human segmentation, head detection and tracking and hand detection, and gesture recognition for hand-up, hand vertical movement, fist shape, pass and fist-and-attraction. Especially, we defined the interface gestures designed as a metaphor for natural gestures in real world so that users are able to feel abstract concept of movement, selection and confirmation tangibly. Compared to our previous work, we added the card compensation process for completeness, improved the vertical hand movement and the fist shape recognition methods for the example selection and presented an organized test to measure the recognition performance. The implemented quiz application program was tested in real time and showed very satisfactory gesture recognition results.
양말을 벗고 발 모양 표시 전극에 맞춰 검사기에 올라선다. 전극을 손에 감싸 쥔 뒤 팔을 벌린 상태로 1분만 서 있으면 체성분검사 끝. 결과도 바로 나온다. 검사방법이 간단해 대수롭지 않게 여기기 십상이지만, 몸 상태를 점검하는 기준이 되므로 예방의학적으로 매우 중요하다.
비닐백이 시장을 점령하기 전 어머니 손에 들려있던 알록달록한 장바구니를 기억하는가! 비록 색상과 모양은 평범했지만 환경을 생각하는 면에서는 최고였다. 장바구니가 평범한 역할을 벗어나 요즘 '에코백'이란 이름으로 주부는 물론 학생, 직장인들에게도 사랑 받는 패션아이템이 되었다. 에코디자인의 대표주자이며, 지구를 지킬 수 있는 친환경 소재로 거듭나고 있는 에코백의 무한한 변신을 만나보자.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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