• Title/Summary/Keyword: 손 및 손가락 동작 생성

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Realistic Keyboard Typing Motion Generation Based on Physics Simulation (물리 시뮬레이션에 기반한 사실적인 키보드 타이핑 모션 생성)

  • Jang, Yongho;Eom, Haegwang;Noh, Junyong
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.21 no.5
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    • pp.29-36
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    • 2015
  • Human fingers are essential parts of the body that perform complex and detailed motion. Expression of natural finger motion is one of the most important issues in character animation research. Especially, keyboard typing animation is hard to create through the existing animation pipeline because the keyboard typing typically requires a high level of dexterous motion that involves the movement of various joints in a natural way. In this paper, we suggest a method for the generation of realistic keyboard typing motion based on physics simulation. To generate typing motion properly using physics-based simulation, the hand and the keyboard models should be positioned in an allowed range of simulation space, and the typing has to occur at a precise key location according to the input signal. Based on the observation, we incorporate natural tendency that accompanies actual keyboard typing. For example, we found out that the positions of the hands and fingers always assume the default pose, and the idle fingers tend to minimize their motion. We handle these various constraints in one solver to achieve the results of real-time natural keyboard typing simulation. These results can be employed in various animation and virtual reality applications.

Real-Time Gesture Recognition Using Boundary of Human Hands from Sequence Images (손의 외곽선 추출에 의한 실시간 제스처 인식)

  • 이인호;박찬종
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 1999.11a
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    • pp.438-442
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    • 1999
  • 제스처 인식은 직관적일 뿐 아니라, 몇 가지의 기본 구성요소에 의하여 코드화(code)가 용이하여, 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)에 있어서 폭넓게 사용되고 있다. 본 논문에서는 손의 모양이나 크기와 같은 개인차 및 조명의 변화나 배율과 같은 입력환경의 영향을 최소화하여, 특별한 초기화 과정이나 모델의 준비과정 없이도 제스처를 인식할 수 있고, 적은 계산량으로 실시간 인식이 가능한 제스처 인식 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 논문에서는 손에 부착하는 센서나 마커 없이, CCD 카메라에 의하여 입력된 컬러영상에서, 컬러정보 및 동작정보를 이용하여 손영역을 추출하고, 추출된 손의 경계선 정보를 이용하여 경계선-중심 거리 함수를 생성했다. 그리고, 손가락의 끝 부분에서는 경계선-중심 거리가 극대점을 이룬다는 원리를 이용하여 생성된 함수의 주파수를 분석하여 극대점을 구함으로써 각각의 손가락 끝 위치를 찾고, 손의 자세를 인식하여 제스처를 인식했다. 또한 본 논문에서 제안된 제스처 인식 방법은 PC상에서 구현되어 그 유용성과 실효성이 증명되었다.

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Input Device of Non Touch Screen Using Hand Region Skeleton Model (손 영역 스켈레톤 모델을 이용한 비접촉 스크린 입력 장치)

  • Seo, Hyo-Dong;Kim, Hyo-Jin;Joo, Young-Hoon;Park, Jin-Bae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.1906-1907
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    • 2011
  • 본 논문에서는 손 영역 스켈레톤 모델을 이용한 비접촉식 스크린 입력 장치를 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 컬러 모델을 생성한 후 손 후보 영역을 추출하고, 손 영역을 추출하기 위해 레이블링 기법을 사용한다. 손 이외의 피부를 제거하기 위해 손 크기 이하의 객체는 필터링을 거친 후 최종적인 손 영역을 추출한다. 손 영역의 특징점은 무게 중심법과 굴곡 기법을 이용하여 추출한다. 특징점을 연결하여 손의 스켈레톤 모델을 생성하고 각 손가락에 터치 이벤트를 부여한다. 손가락의 구부러진 각도를 이용하여 터치 동작을 인식 및 실행하게 된다.

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Depth Image based Chinese Learning Machine System Using Adjusted Chain Code (깊이 영상 기반 적응적 체인 코드를 이용한 한자 학습 시스템)

  • Kim, Kisang;Choi, Hyung-Il
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.14 no.12
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    • pp.545-554
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    • 2014
  • In this paper, we propose online Chinese character learning machine with a depth camera, where a system presents a Chinese character on a screen and a user is supposed to draw the presented Chinese character by his or her hand gesture. We develop the hand tracking method and suggest the adjusted chain code to represent constituent strokes of a Chinese character. For hand tracking, a fingertip is detected and verified. The adjusted chain code is designed to contain the information on order and relative length of each constituent stroke as well as the information on the directional variation of sample points. Such information is very efficient for a real-time match process and checking incorrectly drawn parts of a stroke.