본 논문에서는 사람의 손에 관한 개별적으로 분리되어 진행되고 있는 손 위치 추정, 손 자세 추정, 손 동작 인식 작업을 통합하는 Faster-RCNN기반의 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크에서는 RGB 동영상을 입력으로 하여, 먼저 손 위치에 대한 박스를 생성하고, 생성된 박스 정보를 기반으로 손 자세와 동작을 인식하도록 한다. 손 위치, 손 자세, 손 동작에 대한 정답을 동시에 모두 가지는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 Egohands, FPHA 데이터를 동시에 효과적으로 사용하는 방안을 제안하였으며 제안된 프레임워크를 FPHA데이터에 평가하였다., 손 위치 추정 정확도는 mAP 90.3을 기록했고, 손 동작 인식은 FPHA의 정답을 사용한 정확도에 근접한 70.6%를 기록하였다.
본 논문에서는 손을 보다 효과적으로 인식하기 위해 동작 검출과 피부색 검출을 이용하여 인식하는 시스템을 제안한다. 단순히 피부색만을 이용하여 손을 인식하는 경우 피부색과 유사한 색상의 물체나 다른 신체 부위를 인식하는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 동작 검출을 이용하여 움직이는 물체만을 손이라고 가정하였다. 이렇게 가정을 하고 피부색 검출과 동작 검출을 이용하여 인식하는 경우 신체부위를 제외하고는 거의 검출되지 않는다. 그리고 인식된 영역마다 뼈대를 찾아 손을 검출한다. 조명이나 주변 환경에 최대한 영향을 적게 받기위해 시스템을 설계하였으며 단순 피부색 검출을 이용한 손 검출보다 좋은 성능을 발휘하며 손가락의 개수와 손 모양, 손 추적까지 응용할 수 있다.
수화는 청각장애인이 사용하는 시각적인 언어이다. OpenGL 기반의 가상 현실 공간에서 수화 동작을 표현하기 위해서는 수화 동작 데이터를 삽입하고 수정하는 편집 프로그램이 필요하다. 하지만, 기존의 수화 동작 편집기는 수화를 잘 이해하지 못하는 일반 사용자가 손 모양을 정확하게 편집하거나 얼굴 표정을 표현하는데 어려움이 있다. 또한, 수화 사전에 포함되는 각 수화 단어의 데이터 수가 많기 때문에 이를 효율적으로 생성하고 저장하는 프로그램이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 편의성을 높이기 위해 수화 동작 그래픽 편집기를 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해 각 손 모양에 대해 21 개의 파라마터로 구성된 데이터를 손가락 별로 분류한 후, 손가락 고유 기호로 변환하고, 손 모양 이름과 일련 번호를 부여하여 손 모양 데이터를 얻었으며, 유사한 손 모양을 그룹으로 묶은 손 모양 그룹 데이터를 구성하여 손 모양 데이터 사전을 구축하였다. 구축된 손 모양 사전을 수화 동작 편집기에 적용함으로써 사용자는 손 모양 그룹과 손 모양 이름, 일련번호를 선택하여 손의 각 관절 움직임을 쉽게 편집할 수 있으며, 이를 가상현실 공간에서 움직여 볼 수 있다. 또한, 얼굴 표정과 안색을 편집할 수 있는 기능을 추가함으로써 수화 동작 중에 얼굴 표정을 쉽게 표현할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 3차원 손 특징 데이터를 이용한 동작 인식 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 3차원 센서에 의해 조밀한 범위의 영상을 생성하여 손 동작에 대한 3차원 특징을 추출하여 손 동작을 분류한다. 또한 다양한 조명과 배경하에서의 손을 견실하게 분할하고 색상 정보와 상관이 없어 수화와 같은 복잡한 손 동작에 대해서도 견실한 인식능력을 나타낼 수가 있다. 제안된 방법의 전체적인 순서는 3차원 영상 획득, 팔 분할, 손과 팔목 분할, 손 자세 추정, 3차원 특징 추출, 그리고 동작 분류로 구성되어 있고, 수화 자세에 대한 인식 실험으로 제안된 시스템의 효율성을 입증하였다.
본 논문은 인체의 최종효과기 (예: 손)가 주어진 공간상의 목표위치를 성취하도록 새로운 동작을 다수의 기존 동작을 혼합하여 생성하는 동작혼합기법을 제시한다. 전형적인 동작혼합기법에서는 동작들을 구성하는 관절커브들에 사용자가 적절한 가중치를 주고 이들의 가중치 합을 구하여 새로운 동작의 관절커브로 삼는다. 그러나 생성될 동작이 특정 제약조건 (예: 손의 최종위치)를 만족해야 될 경우에는 사용자가 성분동작에 적절한 가중치를 부여하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 원하는 동작의 타입 (예: 걷기, 손 뻗기) 과 동작의 최초 및 최종상태가 주어지연, 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 새로운 동작을 기존동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 성분동작들의 집합을 연속적이고 완만한 곡면으로 표현하고 사용자가 생성하기 원하는 동작의 최초 및 최종상태를 정하면 이 곡면상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작을 구하여 원하는 동작으로 삼는다.
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.
본 연구는 손의 동작변화로 인한 손 영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경환경에서 손 영역의 검지좌표를 안정적으로 검출, 추적하여 마우스 포인터를 제어하는 핑거 마우스 시스템을 제안하였다. 손의 동작변화로 인한 국부적인 조명변화에 강인한 손 영역 검출을 위한 적응적인 on-line학습법을 제안하였으며 복잡한 배경에서도 안정적인 손 영역 추적이 가능하도록 칼만 트렉킹과 차영상을 이용한 모션 세그멘테이션을 복합적으로 적용하였다. 실험결과 복잡한 배경과 손의 움직임에 상관 없이 검지 좌표를 안정적으로 추적 할 수 있었다.
본 논문에서는 증강현실 응용을 위한 손 끝점 추출과 손 동작 인식 기법을 제안한다. 먼저 RGB 컬러 영역에서 HSV 컬러 영역으로 영상을 변환하고, H, S 값에 대한 이중 임계값과 영역 확장 기법, 연결 요소 분석을 이용한 손을 분할한다. 다음으로 가상 키보드와 마우스의 입력을 위해서 모폴로지 연산과 감산을 통하여 검지와 엄지 손가락 끝점을 추출한다. 마지막으로 마우스 버튼 클릭의 역할을 하기 위하여 손바닥의 무게중심점에 대한 엄지와 검지 손가락 끝점의 각도를 계산하여 엄지와 검지 손가락의 떨어지고, 붙는 동작을 인식한다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법이 고속으로 정확하게 손을 분할하고, 손 끝점을 추출하여 손 동작을 인식할 수 있음을 보여주었다. 제안 기법은 증강 현실 응용을 위한 정보 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.
본 논문은 휴대폰 상에서 손(손가락) 동작을 이용한 가상 정보(객체)와의 자연스러운 상호작용을 제공하는 비전 기반 인터페이스를 제안한다. 이 인터페이스는 사용자가 한 손에 휴대폰을 들고 휴대폰의 카메라를 통해서 다른 손의 손바닥을 바라보는 상황을 가정한다. 사용자의 손바닥 위에 가상 객체가 증강되고, 사용자는 자신의 손과 손가락의 움직임을 통해서 가상 객체와 상호작용 할 수 있다. 제안하는 인터페이스는 사용자에게 친숙한 손동작 기반으로 동작하며 추가적인 센서나 마커를 요구하지 않기 때문에, 사용자는 별도의 훈련 과정 없이 원하는 시간과 장소에서 자유롭게 가상 객체와 상호작용 할 수 있다. 일부 시간이 많이 걸리는 처리 과정을 모바일 환경에 맞도록 최적화, 고속화함으로써, 제안하는 인터페이스는 상용화된 휴대폰(Galaxy S2)에서 5fps 로 동작한다.
본 논문은 동작자가 표현하는 수화 동작 중, 지문자 영상을 2차원 영상처리에 의하여 이식하는 방법을 제안한다. 손에 개인에 따라 변량이 존재하고 같은 동작을 표현하더라도 항상 일정하지 않기 때문에, 지문자 인식을 위하여 손의 구조적인 정보를 이용한다. 추출된 손 영역을 입력으로 하여 손의 외곽 정보를 이용한 MAT(Medial Axis Transform)를 수행한다. 여기에서 나온 골격의 변화에 따라 각각 손가락에 해당하는 2번 쇽(Shock)과 손 바닥에 해당하는 4번 쇽의 관계에 의하여 지문자를 인식한다. 이러한 구조적인 정보를 이용함으로써 개인에 의해 나타나는 표현의 차이를 제거할 수 있고, MAT를 이용할 때 나타나는 외곽영역의 잡음에 의한 구조 변화에도 안정적으로 대처할 수 있다. 제안한 알고리즘을 이용하여 31개의 단순 지문자에 대한 270개의 입력영상을 실험한 결과 81.1%, 모양이 흡사한 지문자를 통합하여 26개의 지문자로 식별할 경우에는 91.1%의 인식율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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