• Title/Summary/Keyword: 손 동작

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Development of a Hand Shape Editor for Sign Language Expression (수화 표현을 위한 손 모양 편집 프로그램의 개발)

  • Oh, Young-Joon;Park, Kwang-Hyun;Bien, Zeung-Nam
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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    • v.44 no.4 s.316
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    • pp.48-54
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    • 2007
  • Hand shape is one of important elements in Korean Sign Language (KSL), which is a communication method for the deaf. To express sign motion in a virtual reality environment based on OpenGL, we need an editor which can insert and modify sign motion data. However, it is very difficult that people, who lack knowledge of sign 1anguage, exactly edit and express hand shape using the existing editors. We also need a program to efficiently construct and store the hand shape data because the number of data is very large in a sign word dictionary. In this paper we developed a KSL hand shape editor to easily construct and edit hand shape by a graphical user interface (GUI), and to store it in a database. Hand shape codes are used in a sign word editor to synthesize sign motion and decreases total amount of KSL data.

Hand posture recognition robust to rotation using temporal correlation between adjacent frames (인접 프레임의 시간적 상관 관계를 이용한 회전에 강인한 손 모양 인식)

  • Lee, Seong-Il;Min, Hyun-Seok;Shin, Ho-Chul;Lim, Eul-Gyoon;Hwang, Dae-Hwan;Ro, Yong-Man
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.13 no.11
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    • pp.1630-1642
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    • 2010
  • Recently, there is an increasing need for developing the technique of Hand Gesture Recognition (HGR), for vision based interface. Since hand gesture is defined as consecutive change of hand posture, developing the algorithm of Hand Posture Recognition (HPR) is required. Among the factors that decrease the performance of HPR, we focus on rotation factor. To achieve rotation invariant HPR, we propose a method that uses the property of video that adjacent frames in video have high correlation, considering the environment of HGR. The proposed method introduces template update of object tracking using the above mentioned property, which is different from previous works based on still images. To compare our proposed method with previous methods such as template matching, PCA and LBP, we performed experiments with video that has hand rotation. The accuracy rate of the proposed method is 22.7%, 14.5%, 10.7% and 4.3% higher than ordinary template matching, template matching using KL-Transform, PCA and LBP, respectively.

Background illumination invariant hand posture recognition system using color temperature compensation (색 온도 보정을 통한 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 방법)

  • Lee, Seong-il;Min, Hyun-Seok;Shin, Ho-Chul;Lim, Eul-Gyoon;Hwang, Dae Hwan;Ro, Yong Man
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.411-412
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    • 2009
  • 최근 시각 기반 인터페이스를 위하여, 손 동작 인식 기술 개발의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 손 동작 인식 기술에서 손 모양 인식은 중요한 부분이며, 이는 손 영역 검출의 결과에 많은 영향을 받는다. 기존의 많은 손 동작 인식 기술들은 사람의 피부색이 갖는 컬러 특징을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 그러나, 이러한 컬러 정보는 배경 및 조도 변화에 매우 민감하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는, 색 온도 보정 과정을 손 영역 검출에 적용함으로써 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 시스템을 제안한다. 제안한 방법이 배경 및 조도 변화에 강인함을 보이기 위해, 조명의 밝기 수준을 조절하며, 다양한 색을 배경으로 찍은 손 영상을 입력으로 손 모양 인식 성능을 실험하였다. 기존의 피부색을 이용한 손 영역 검출과의 비교 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 성능을 가짐을 확인하였다.

Human Gesture Recognition Technology Based on User Experience for Multimedia Contents Control (멀티미디어 콘텐츠 제어를 위한 사용자 경험 기반 동작 인식 기술)

  • Kim, Yun-Sik;Park, Sang-Yun;Ok, Soo-Yol;Lee, Suk-Hwan;Lee, Eung-Joo
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.15 no.10
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    • pp.1196-1204
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    • 2012
  • In this paper, a series of algorithms are proposed for controlling different kinds of multimedia contents and realizing interact between human and computer by using single input device. Human gesture recognition based on NUI is presented firstly in my paper. Since the image information we get it from camera is not sensitive for further processing, we transform it to YCbCr color space, and then morphological processing algorithm is used to delete unuseful noise. Boundary Energy and depth information is extracted for hand detection. After we receive the image of hand detection, PCA algorithm is used to recognize hand posture, difference image and moment method are used to detect hand centroid and extract trajectory of hand movement. 8 direction codes are defined for quantifying gesture trajectory, so the symbol value will be affirmed. Furthermore, HMM algorithm is used for hand gesture recognition based on the symbol value. According to series of methods we presented, we can control multimedia contents by using human gesture recognition. Through large numbers of experiments, the algorithms we presented have satisfying performance, hand detection rate is up to 94.25%, gesture recognition rate exceed 92.6%, hand posture recognition rate can achieve 85.86%, and face detection rate is up to 89.58%. According to these experiment results, we can control many kinds of multimedia contents on computer effectively, such as video player, MP3, e-book and so on.

Gesture Spotting using Fuzzy Garbage Model and User Adaptation (퍼지 가비지 모델과 사용자 적응을 이용한 의미 있는 동작 검출)

  • Yang, Seung-Eun;Park, Kwang-Hyun;Jang, Hyo-Young;Do, Jun-Hyeong;Huh, Sung-Hoi;Bien, Zeung-Nam
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.681-687
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    • 2007
  • 첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.

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A Research on Prediction of Hand Movement by EEG Coherence at Lateral Hemisphere Area (편측적 EEG Coherence 에 의한 손동작 예측에 관한 연구)

  • Woo, Jin-Cheol;Whang, Min-Cheol;Kim, Jong-Wha;Kim, Chi-Jung;Kim, Ji-Hye;Kim, Young-Woo
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2009.02a
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    • pp.330-334
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    • 2009
  • 본 연구는 뇌의 편측 영역 에서의 EEG(Electroencephalography) coherence 로 손동작 의도를 예측하고자 하는 연구이다. 손 동작 예측을 위한 실험에 신체에 이상이 없는 6 명의 피실험자가 참여 하였다. 실험은 데이터 트레이닝 6 분과 동작 의도 판단 6 분으로 진행되었으며 무작위 순서로 손 동작을 지시한 후 편측적 영역 5 개 지점의 EEG 와 동작 시점을 알기 위한 오른손 EMG(Electromyography)를 측정하였다. 측정된 EEG 데이터를 분석하기 위해 주파수 별 Alpha 와 Beta 를 분류하였고 EMG 신호를 기준으로 동작과 휴식으로 분류된 Alpha 와 Beta 데이터를 5 개의 측정 영역별 Coherence 분석을 하였다. 그 결과 동작과 휴식을 구분할 수 있는 통계적으로 유효한 EEG Coherence 영역을 통하여 동작 판단을 할 수 있음을 확인하였다.

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Hand Gesture Interface Using Mobile Camera Devices (모바일 카메라 기기를 이용한 손 제스처 인터페이스)

  • Lee, Chan-Su;Chun, Sung-Yong;Sohn, Myoung-Gyu;Lee, Sang-Heon
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.16 no.5
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    • pp.621-625
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    • 2010
  • This paper presents a hand motion tracking method for hand gesture interface using a camera in mobile devices such as a smart phone and PDA. When a camera moves according to the hand gesture of the user, global optical flows are generated. Therefore, robust hand movement estimation is possible by considering dominant optical flow based on histogram analysis of the motion direction. A continuous hand gesture is segmented into unit gestures by motion state estimation using motion phase, which is determined by velocity and acceleration of the estimated hand motion. Feature vectors are extracted during movement states and hand gestures are recognized at the end state of each gesture. Support vector machine (SVM), k-nearest neighborhood classifier, and normal Bayes classifier are used for classification. SVM shows 82% recognition rate for 14 hand gestures.

Video Content Searching System Using Touchless Motion Sensing Device (비접촉 동작 인식 기기를 활용한 동영상 콘텐츠 검색 시스템)

  • Lee, Seungjae;Jung, Da-Un;Lee, Keundong;Je, Sungkwan;Oh, Weon Geun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.06a
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    • pp.109-111
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    • 2014
  • 본 논문에서는 비접촉 동작 인식 기기를 활용한 동영상 콘텐츠 검색 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 스마트 TV와 같은 인터넷이 가능한 디스플레이의 동영상 콘텐츠를 대상으로 하며, 콘텐츠 자체 또는 콘텐츠 내의 객체에 대한 정보를 검색 결과로 제공한다. 시스템 구현에 앞서 영상 콘텐츠의 검색 요구 사항에 따라 시나리오 및 기능을 수립하고, 각각의 기능은 비접촉 동작 인식 기기인 립모션을 기반으로 손 동작을 지정하였다. 따라서, 제안하는 시스템은 사용자의 손가락 동작에 의해 선택된 영역을 모바일 비주얼 검색 서버에 전송하게 되고, 검색 결과는 모바일 기기를 통해 최종적으로 전달된다. 본 논문에서는 시스템을 실제로 구현하고 다양한 콘텐츠에 대하여 실험하였다. 개발된 시스템을 통해서 사용자는 손을 이용한 간단한 동작에 의해 콘텐츠 정보, 콘텐츠 내 객체의 정보를 실시간으로 모바일을 통해 제공받을 수 있다.

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Constraint-Based Modeling of Human Hands (구속조건 기반의 손 모델)

  • Choi, Haeock;Song, Mankyun;Jun, Byoungmin
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.3 no.1
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    • pp.1-7
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    • 1997
  • Technology for the realistic model and the motion control of human is applied to many areas of computer graphics, virtual reality and computer simulations. Human body is a multi-articular body. Generally, to create a human model and motions. articulated body models are generated and their motions are controlled based upon kinematics. The hand of the human consists of many small articulations and each articulations have a various degree of freedom. This paper presents a model of human hand which is based on the two kinds of constraints to control the motions of the hand realistically. To build a hand model, we experimented the anatomy of the human hand, and the diverse motions of the hand are tested.

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A Study on Comparative Experiment of Hand-based Interface in Immersive Virtua Reality (몰입형 가상현실에서 손 기반 인터페이스의 비교 실험에 관한 연구)

  • Kim, Jinmo
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.25 no.2
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    • pp.1-9
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    • 2019
  • This study compares hand-based interfaces to improve a user's virtual reality (VR) presence by enhancing user immersion in VR interactions. To provide an immersive experience, in which users can more directly control the virtual environment and objects within that environment using their hands and, to simultaneously minimize the device burden on users using immersive VR systems, we designed two experimental interfaces (hand motion recognition sensor- and controller-based interactions). Hand motion recognition sensor-based interaction reflects accurate hand movements, direct gestures, and motion representations in the virtual environment, and it does not require using a device in addition to the VR head mounted display (HMD). Controller-based interaction designs a generalized interface that maps the gesture to the controller's key for easy access to the controller provided with the VR HMD. The comparative experiments in this study confirm the convenience and intuitiveness of VR interactions using the user's hand.