최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 문제는 실시간 처리로 알고리즘의 단순화와 처리시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 형태론적 형상분해를 적용하여 얻은 손짓 형상의 원시형상 요소들의 방향성은 손짓에 관한 중요한 정보를 내포하고 있으며 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 주 원시형상 요소와 부 원시형상원소의 중심점을 연결하는 직선으로부터 특징벡터를 이용한 형태론적 제스처 인식 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다.
최근 들어 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위한 인터페이스 분야에서 컴퓨터 시각 방식으로 손짓을 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 손짓 인식에서 가장 중요한 이슈는 손가락의 방향성을 효율적으로 인식하는 것이다. 손짓 형상으로부터 얻은 원시형상요소들의 방향성은 손짓에 관한 중요한 정보를 내포하고 있으므로 본 논문에서는 형태론적 형상분해 기법을 사용하여 얻은 주 원시형상요소를 포함하는 원의 반경을 증가시키면서 부 원시형상요소와의 교차점을 구하여 손가락의 주 방향성을 인식하는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 그 유용성을 증명하였다.
최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 이슈는 알고리즘의 단순화와 처리시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 중요한 아이디어는 형태론적 형상 분해를 적용하여 제스처를 인식하는 것이다. 손짓 형상으로부터 얻은 원시형상요소들의 방향성은 손짓에 관한 중요한 정보를 내포하고 있다. 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 주 원시형상요소와 부 원시형상요소의 중심점을 연결하는 직선으로부터 특징벡터를 이용한 형태론적 손짓 인식 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명하였다. 자연스러운 손짓을 이용한 인터페이스 설계는 TV 스위치 조정이나 비디오 컨텐츠 검색용 시스템으로 널리 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 손짓을 이용하여 로봇에게 명령을 내릴 때, 사용자의 여러 가지 손짓 중 의미 있는 동작을 추출하기 위한 방법을 제시한다. 로봇에게 명령을 내릴 때, 사람들의 손짓은 준비동작, 본 동작, 마무리 동작으로 구분할 수 있다. 여기에서 본 동작이 로봇에게 명령을 전달하는 의미 있는 동작이고 다른 동작은 그 동작을 위한 의미 없는 보조 동작이다. 따라서 연속적인 손짓에서 본 동작만을 추출해야 한다. 또한 사람들은 무위식적으로 손을 움직일 수 있는데 이러한 동작들 역시 의미가 없는 동작으로 로봇이 판단하여야 한다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용하여 획득한 거리영상에서 사람의 골격자료를 획득하여 손을 추출하고, 칼만필터를 이용하여 손의 위치를 추적하면서 의미 있는 손동작과 의미 없는 손동작을 구분하고 은닉 마코프 모델을 이용하여 손짓을 인식한다.
인간과 컴퓨터간의 정보이동에 중요한 역할을 해온 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)기술은 핵심적인 정보기술 분야에 속한다. 최근 키보드와 마우스와 같은 입력장치의 사용없이 인간의 몸짓이나 손짓등과 같은 Gesture를 입력으로 사용하여 로봇이나 제어 장치들을 제어하는 연구가 다각도로 진행되고 있으며 그 중요성 또한 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 가속도 센서에서 계측된 정보를 PCA알고리즘에 적용하여 사용자의 제스처를 인식하는 기법을 제안하고자 한다.
청각장애인들은 건청인에 비해 의사소통의 기회가 적어 원만한 상호관계를 유지하는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 청각장애인들이 구화를 대신해 몸짓이나 손짓을 이용하여 의사를 전달하는 수화를 건청인들이 대부분 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 가능하게 하기 위한 전단계로 FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 YCbCr 컬러 공간과 HSI 컬러 공간을 이용하여 피부영역을 검출한 후 추출된 피부영역을 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 두 손의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 두 손의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 FCM 알고리즘을 적용하여 지화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라에서 획득한 지화 영상을 대상으로 실험한 결과, 두 손 영역의 추출과 지화 인식에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.
심리학 분야의 연구자들은 Electroencephalographic(EEG)을 오래전부터 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 사용하였다. 과학이 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 손짓이나 고개의 움직임은 사람들 사이에 대화를 위한 인간의 몸 언어로 사용된다. 그리고 그것들의 인식은 컴퓨터와 인간 사이에 유용한 회화수단으로 매우 중요하다. 몸짓에 관한 연구들은 주로 영상을 통한 인식 방법이 주를 이루고 있다. 많은 연구자들의 기존 연구에서는 생체신호나 몸짓중 한 가지만을 이용하여 감정인식 방법 연구를 하였다. 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 같이 사용해서 사람의 감정을 인식하였다. 그리고 인식의 대상자를 운전자라는 특정 대상자를 설정하고 실험을 하였다. 실험 결과 생체신호와 몸짓을 같이 사용한 실점의 인식률이 둘 중 한 가지만을 사용한 것보다 높은 인식률을 보였다. 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.
본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.
The most important issues in gesture recognition are the simplification of algorithm and the reduction of processing time. The mathematical morphology based on geometrical set theory is best used to perform the real-time processing. A key idea of the algorithm proposed in this paper is to apply morphological shape decomposition. The primitive elements extracted from a hand gesture have very important information including the directivity of the hand gestures. Based on this algorithm, we proposed the morphological hand-gesture recognition algorithm using feature vectors extracted from lines connecting the center points of a main-primitive element and sub-primitive elements. Through the experiments, we applied to the video contents browsing system with natural interactions and demonstrated the efficiency of this algorithm.
최근 4차 산업혁명에서 주목을 받고 있는 가상현실(VR:Virtual Reality)은 시각, 청각, 촉각 등 인간의 오감을 활용한 상호작용을 통하여 공간적, 물리적 제약 때문에 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 사용자가 현실과 가상세계의 구분 없이 체험이 가능하여 국방, 의료, 교육 등에 활용이 되며 특히, 가상현실 스포츠나 게임 등의 개발이 활발하다. 본 연구에서는 가상현실 게임, 미디어 등에 손짓을 컴퓨터가 인식하게 할 수 있는 입력장치인 립모션(Leap motion)을 이용하여 VR다트 게임을 제안하고 구현한다. 다트게임은 방향 뿐 아니라 힘과 속도 등의 변수가 중요하며 바로 결과를 알 수 있고 위험하지 않는 장점으로 남녀노소 누구나 즐길 수 있는 VR스포츠게임이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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