최근 손과 손가락을 인식하는 기술은 HCI(human computer interaction)에서 자연스럽고 친숙한 환경을 제공하기 위한 기술로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용하여 손과 손가락의 모양을 검출 및 인식하는 방법을 제안하고, 그 인식 결과를 활용하여 다양한 기기와 상호연동 할 수 있는 MPEG-U 기반 향상된 사용자 상호작용 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 깊이 카메라를 이용하여 손을 검출한 후, 손목의 위치를 찾아 최소 손 영역을 검출한다. 이어서 검출된 최소 손 영역으로부터 손가락 끝점을 검출 한 후, 최소 손 영역의 중심점과 손가락 끝점간의 뼈대를 만든다. 이렇게 만든 뼈대의 길이와 인접 뼈대간의 각도차를 분석하여 손가락을 판별한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자가 MPEG-U에서 정의하는 다양한 심벌들을 손 자세로 취하였을 때 제안 방법을 이용하여 손 자세를 인식하고, 인식 결과를 상호연동 가능한 MPEG-U 스키마 구조로 표현한다. 실험에서는 다양한 환경에서 제안하는 손 자세 인식 방법의 성능을 보인다. 또한, 제안 시스템의 상호연동성을 보이기 위해 인식 결과를 MPEG-U part2 표준에 맞는 XML 문서로 표현하고, MPEG-U 참조 소프트웨어를 이용하여 그 표현 결과에 대한 표준 부합성을 검증한다.
본 논문은 글자 문서를 배경으로 사용자의 손가락 이동에 의하여 일정한 영역을 그린 후, 영역내의 한글영상을 편집 가능한 에디터에 출력하는 시스템을 구현하였다. 영상의 전처리 단계에서는 문서 배경과 손영역을 분리하고 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 추출한다. 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용하여 손을 인식한 후, 거리 스펙트럼으로 손가락 위치를 찾는다. 손가락의 움직임에 의해 선택되어진 문자 영역을 추출한 후, 한글 자소 간 히스토그램을 이용하여 추출된 문자 이미지 영역에서 문자단위로 분할하고 다양한 크기의 문자를 표준화한다. 퍼지 추론을 적용한 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 표준 패턴문자와 입력문자의 특징벡터를 비교하여 문자를 인식하게 함으로써 사용자가 원하는 영역의 문자들을 수정 가능한 문서로 변환하였다
현대는 자동차 제조업체나 차종이 매우 다양하다. 따라서 이들은 보다 고객들이 좋아하고 만족할 만한 자동차를 제조하려고 노력하는 실정이다. 하지만 현재 우리 나라에서는 자동차와 같은 인간-기계 시스템의 설계 요소들의 인터페이스 구축이 디자이너의 이상적 설계(good design)와 제품 개발자의 공학적 기능 기술에만 상당 부분 의존하고 있다. 따라서 이러한 자동차 내부 인터페이스의 설계에 있어서 인간 의 정신적, 육체적 능력을 고려한 HMI설계에 대해서는 상대적으로 등한시하고 있는 실정이다. 이에 기계의 사용성이나 인간의 인지 능력, 그리고 시스템의 성능을 고려한 인간-기계-시스템 인지 모형 개발 및 사용자 중심의 인터페이스 구축이 시급하다고 여겨진다. 본 연구에서는 동작 분석을 통한 운전 Performance를 설명하고 이에 걸리는 시간을 예측할 수 있는 모델에 대하여 연구하였다. 본 연구결과, 운전자의 Object조작에 대한 손의 움직임은 크게 세가지로 나눌 수 있었으며, 이를 바탕으로 하여, 시각과 손의 조합에 의한 모델을 제시하였다.
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, 퍼지 추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.
본 논문은 깊이 영상의 손 영역을 위해 거리 그래프를 정의하고 그것을 이용해 손가락을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 거리 그래프는 손바닥 중심과 손 윤곽선 사이의 각과 유클리디안 거리로 손 윤곽선을 표현한 그래프이다. 거리 그래프는 손끝들의 위치에서 국부 최댓값을 갖고 있어 손가락 위치를 검출할 수 있고 손가락 개수를 인식할 수 있다. 윤곽선은 항상 360 개의 각으로 나누어지고 그들은 손목 중심을 기준으로 정렬된다. 그래서 제안된 알고리즘은 손의 크기와 방향에 대해 영향을 받지 않으며 손가락을 잘 검출한다. 다소 제한된 인식 실험 조건에서 손가락 개수 인식 실험은 1~3 개의 손가락은 100% 인식율과 4~5 개 손가락은 98% 인식율을 보여주었고, 또한 실패한 경우도 추가 가능한 단순한 조건에 의해 인식이 가능할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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