• 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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.393-400
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• 2013

Hand shape recognition is a fundamental technique for implementing natural human-computer interaction. In this paper, we discuss a method for effectively detecting a hand region in Kinect-based hand shape recognition. Since Kinect is a camera that can capture color images and infrared images (or depth images) together, both images can be exploited for the process of detecting a hand region. That is, a hand region can be detected by finding pixels having skin colors or by finding pixels having a specific depth. Therefore, after analyzing the performance of each, we need a method of properly combining both to clearly extract the silhouette of hand region. This is because the hand shape recognition rate depends on the fineness of detected silhouette. Finally, through comparison of hand shape recognition rates resulted from different hand region detection methods in general environments, we propose a high-performance hand region detection method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.323-326
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• 2014

본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 사용자의 손 모양, 특히 수화를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 손 모양 인식은 손가락 검출과 손 인식으로 크게 2가지로 나눌 수 있다. 손가락 검출을 위해 본 시스템에서는 Distance Transform을 이용하여 손의 뼈대를 검출 하고, Convex Hull을 통해 손가락을 검출하는 방법을 제안한다. 뼈대 검출은 보다 정확한 손가락을 검출할 수 있는 장점이 생긴다. 손 인식에는 손 중심과 손가락의 길이, 손의 축, 손가락의 축, 팔 중심의 위치 등을 이용하여 Decision Tree를 생성하고, 반복적 검사를 통해 인식의 오류율을 줄였다. 실험결과에서는 수화 인식이 성공적으로 잘 인식 되었다는 것을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.4
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• pp.34-40
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• 2008

This paper presents a vision based walking robot control system using hand shape recognition. To recognize hand shapes, the accurate hand boundary needs to be tracked in image obtained from moving camera. For this, we use an active contour model-based tracking approach with mean shift which reduces dependency of the active contour model to location of initial curve. The proposed system is composed of four modules: a hand detector, a hand tracker, a hand shape recognizer and a robot controller. The hand detector detects a skin color region, which has a specific shape, as hand in an image. Then, the hand tracking is performed using an active contour model with mean shift. Thereafter the hand shape recognition is performed using Hue moments. To assess the validity of the proposed system we tested the proposed system to a walking robot, RCB-1. The experimental results show the effectiveness of the proposed system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.11
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• pp.63-72
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• 2014

In this paper, we propose a sign language recognition system using SVM and depth camera. Especially, we focus on the Korean sign language. For the sign language system, we suggest two methods, one in hand feature extraction stage and the other in recognition stage. Hand features are consisted of the number of fingers, finger length, radius of palm, and direction of the hand. To extract hand features, we use Distance Transform and make hand skeleton. This method is more accurate than a traditional method which uses contours. To recognize hand posture, we develop the decision tree with the hand features. For more accuracy, we use SVM to determine the threshold value in the decision tree. In the experimental results, we show that the suggested method is more accurate and faster when extracting hand features a recognizing hand postures.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.140-143
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• 2012

사람간의 상호작용에서 손은 중요한 역할을 담당하고 있기 때문에, 사람과 컴퓨터 사이의 인터페이스에 관한 연구에서 역시 손을 이용한 자연스러운 상호작용은 중요한 화두 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 손 기반 인터페이스를 위한 손 모양 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비전 기반의 방법을 이용하기 때문에 사용자의 몰입을 방해할 수 있는 마커 혹은 센서의 부착을 요구하지 않으며, 간단하지만 효과적인 방법을 사용함으로써 실시간 연산을 보장한다. 또한 사용자의 양 손을 추적하고 손의 모양을 인식함으로써, 보다 자연스러운 양손 기반의 상호작용을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.911-914
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• 2011

Detecting Hand Region is essencial technology to providing User based interface and many research has been continue. In this paper will propose Hand Region Detection method by using HSV space based on Back Projection and Hand Shape Recognition using Hu Moment. By using Back Projection, I updated reliability on Hand Region Detection by Back Projection method and, Confirmed Hand Shape could be recognized through Hu moment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.141-144
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• 2010

본 논문에서는 컴퓨터 비전에 기반을 둔 방법으로 실시간으로 사람의 손의 모양을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 전처리 과정과 피부 값의 검출을 통해서 사용자의 피부색상을 검출한 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출한 뒤 손의 무게중심을 구한다. 그 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였으며, 손의 모양을 인식하기 위한 방법으로 Hidden Markov Model을 이용하여 사용자의 손 모양 6가지를 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.223-226
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• 2011

본 논문은 웹 카메라로부터 입력받은 영상을 이용하여 손 영역을 추출하여 마우스를 대체할 수 있는 핸드마우스를 구현한다. 먼저 웹 카메라를 이용하여 입력받은 영상에서 손 영역을 추출한다. 손영역을 추출하기 위해서 HSV 컬러 모델에서 조도 변화에 강인한 Hue값과 피부색 특징이 잘 나타나는 YcbCr 컬러 공간을 이용하여 손 후보 영역을 획득한다. 손 후보 영역에서 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용하여 정확한 손 영역을 추출한다. 추출한 손 영역에서 무게 중심점을 구한 후, 무게 중심점으로부터 거리를 이용하여 손 영역을 분리한다. 분리된 손 영역에서 무게 중심점으로부터 거리 정보를 이용하여 손 영역의 최종 특징 점을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출한 손 모양의 손끝 정보를 이용하여 마우스 이벤트를 수행함으로써 사용자가 사용하기 편리한 핸드마우스를 구현하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.2
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• pp.291-298
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• 2009

In this paper we proposed a vision based realtime hand gesture recognition method. To extract skin color, we translate RGB color space into YCbCr color space and use CbCr color for the final extraction. To find the center of extracted hand region we apply practical center point extraction algorithm. We use Kalman filter to tracking hand region and use HMM(Hidden Markov Model) algorithm (learning 6 type of hand gesture image) to recognize it. We demonstrated the effectiveness of our algorithm by some experiments.