• Title/Summary/Keyword: 손 영역 무게 중심

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USB Camera-Based Korean Manual Alphabet Recognition System Using Center of Gravity of Hand Region and Fuzzy Logic (손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용한 USB 카메라 기반의 지문자 인식 시스템)

  • O, Yeong-Jun;Park, Gwang-Hyeon;Byeon, Jeung-Nam
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.300-303
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    • 2007
  • 지문자는 청각장애인이 사용하는 수화로 표현하지 못하는 한글 문자를 알파벳으로 표시하기위한 손 제스처이다. 본 논문에서는 추출된 손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용하여 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고, 한글 문자를 표현하는 시스템을 개발한다. USB 카메라로부터 얻어진 영상에서 히스토그램을 이용하여 손의 피부색 영역을 추출하고, 영상 마스크를 이용하여 피부색이 아닌 배경 영역을 제거한다. 문턱 값을 사용하여 얻어진 이진화된 영상에서 손의 영역을 검출하고, 무게 중심을 이용하여 손 중심과 손가락 끝의 거리를 측정한다. 얻어진 거리 정보에 퍼지 기법을 적용하여 손가락의 굽힘 정도를 판단하고, 손 모양 데이터베이스에서 손가락 굽힘 정도와 가장 근사한 한글 문자를 선택한다.

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Efficient Hand Mouse Interface using Feature Points with Hand Gestures (손 모양 특징점 정보를 이용한 핸드마우스 인터페이스 구현)

  • Kin, Ji-Hyun;Kim, Min-Ha;Cha, Eui-Young
    • 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.

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A Method of Hand Recognition for Virtual Hand Control of Virtual Reality Game Environment (가상 현실 게임 환경에서의 가상 손 제어를 위한 사용자 손 인식 방법)

  • Kim, Boo-Nyon;Kim, Jong-Ho;Kim, Tae-Young
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.10 no.2
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    • pp.49-56
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    • 2010
  • In this paper, we propose a control method of virtual hand by the recognition of a user's hand in the virtual reality game environment. We display virtual hand on the game screen after getting the information of the user's hand movement and the direction thru input images by camera. We can utilize the movement of a user's hand as an input interface for virtual hand to select and move the object. As a hand recognition method based on the vision technology, the proposed method transforms input image from RGB color space to HSV color space, then segments the hand area using double threshold of H, S value and connected component analysis. Next, The center of gravity of the hand area can be calculated by 0 and 1 moment implementation of the segmented area. Since the center of gravity is positioned onto the center of the hand, the further apart pixels from the center of the gravity among the pixels in the segmented image can be recognized as fingertips. Finally, the axis of the hand is obtained as the vector of the center of gravity and the fingertips. In order to increase recognition stability and performance the method using a history buffer and a bounding box is also shown. The experiments on various input images show that our hand recognition method provides high level of accuracy and relatively fast stable results.

Hand Gesture Recognition Using HMM(Hidden Markov Model) (HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 핸드 제스처인식)

  • Ha, Jeong-Yo;Lee, Min-Ho;Choi, Hyung-Il
    • 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.

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Pacman Game Using Skin Color Extraction and Center of Gravity of Hand (손의 피부색 추출과 무게중심을 이용한 팩맨 게임)

  • Shin, Seong-Yoon
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.17 no.6
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    • pp.49-55
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    • 2012
  • Pacman is one of the world-famous and have been chosen game in the game room at the arcade. In this paper, pacman game gives you the ability to perform by simple hand movement alone. First, we obtain binary RGB image to extract skin color, and convert into binary image YCbCr by minus the luminance in this image. Next, we extract the hand region by the product of an binary RGB image and binary YCbCr image. Finally, the hand region, we obtain the center of gravity by the minimum bounding rectangle and the center of the hand pixel area, and we used to obtain the center of the hand area with an average of two center of gravity. In other words, we presented the game of motion that can take the place of arrow key by using the center coordinates of hand. In addition, these experiments showed the average movement and error rate, and cause of the error type was also investigated.

Pacman Game Using Recognition of Hand Movement from Game Industry (게임 산업에서 손동작 인식을 이용한 팩맨 게임)

  • Shin, Seong-Yoon;Rhee, Yang-Won
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.17 no.3
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    • pp.51-57
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    • 2012
  • Pacman is known as the terminator of the loved classic game in the world. In this paper, classic pacman game without using a keyboard or a mouse we should be able to play the game with simple hand gestures. In other words, It use motion game to be a substitute for the hand direction key using the center coordinates. Also, movements of the monster is to be replaced depending on your hand movements by extracting a pointer of hand taking pictures in the MFC dialog using Cam. In this paper, YCbCbr image is convert to RGB images to extract skin color, and multiplication operations and hybrid median filtering was used in order to obtain better images. And it is used to obtain movement of the hand area based on obtain the center of gravity of the hand region.

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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Cursor Control by the Finger Motion Using Circular Pattern Vector Algorithm (원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용한 손가락 이동에 의한 커서제어)

  • 정향영;신일식;손영선
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2001.12a
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    • pp.173-176
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    • 2001
  • 본 논문은 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 손가락으로 커서를 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하기 위하여 영상에서 손 영역에만 해당하는 최대 원을 여러 개 그린 후 가장 큰 원의 중심점을 무게 중심점으로 사용하였으며, 무게 중심점에서 손의 외곽까지의 거리를 구하여 가리키는 손가락을 찾도록 하였다. 화면상의 커서의 수평 방향은 가리키는 손가락 방향을 이용하여 평면 좌표로 해석하여 제어하였고, 수직 방향은 모니터 중앙 상단에 한대의 카메라를 사용하였기 때문에 손가락 길이를 이용하여 불연속적으로 상-중-하의 세 영역으로 제어하였다. 수직 방향의 커서이동이 불연속적이기 때문에, 구축한 인터페이스 화면의 범위를 축소한 후 축소된 범위를 전체 화면으로 확대해 나감으로써 사용자가 원하는 목표지점으로 커서를 이동시킬 수 있다.

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A Hand Gesture-based Remote Control of Robot (손 제스처 기반의 로봇 원격제어)

  • Choi, Kyung-Mook;Na, Yong-Gil;Chae, Seung-Byeong;Jung, Kyeong-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.196-199
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    • 2010
  • 본 논문에서는 영상처리 기능을 통해 손 제스처를 인식하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 로봇의 움직임을 원격으로 제어하는 시스템을 구현하였다. 전체 시스템은 손 영상을 획득하는 카메라, 영상처리를 수행하는 컴퓨터, 그리고 LEGO Mindstorm 로봇으로 구성되며, 컴퓨터와 로봇 사이의 통신은 Mindstorm에 내장된 블루투스 기능을 사용하였다. 카메라에서 획득한 영상에서 사람의 손에 해당하는 영역만을 추출하기 위해 먼저 컬러 필터링을 수행하였으며 영상의 신뢰성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하는 보정 작업을 거친다. 그리고 무게중심 연산을 통해 손의 중심점을 추정하고 이로부터 일정 거리에 있는 손가락 영역을 추출한다. 마지막으로 펼쳐진 손가락 개수를 구하고 그 개수에 따라 미리 설정된 명령을 로봇에 전송한다. 실험을 통해 조명 상태가 양호하고 배경이 복잡하지 않은 대부분의 환경에서 로봇 원격제어가 성공적으로 이루어짐을 확인하였다.

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Real-Time Hand Gesture Tracking & Recognition (실시간 핸드 제스처 추적 및 인식)

  • Ha, Jeong-Yo;Kim, Gye-Young;Choi, Hyung-Il
    • 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.

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