• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.60-68
• /
• 2014

최근 사용자와 컴퓨터 간의 상호작용을 통하여 컴퓨터를 제어하는 시스템이 활발하게 연구되고 있으며, 특히 사람의 손 인식에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 현재까지는 하나의 디바이스에서 사람의 손인식 정확도를 높이는 연구와 손동작을 통하여 디바이스를 제어하는 연구가 주를 이루고 있지만, 손 인식 기술이 여러 산업분야에 적용됨에 따라 다양한 환경과 상황에 적용하기 위하여 다중 디바이스 간의 시스템을 선택적으로 제어하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 손 인식을 통하여 두 개의 디바이스 중에서 선택적으로 하나의 디바이스를 제어하고자 한다. 더불어 6가지의 조건을 포함한 환경에서 실험을 통해 두 디바이스 간의 선택적 손 인식의 성공률을 높이기 위한 환경을 제시하고자 한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.57-64
• /
• 2014

최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1048-1051
• /
• 2020

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권11호
• /
• pp.28-36
• /
• 2013

본 논문은 손 형상 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 손 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘에 대해 제안한다. 제안한 알고리즘은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 전처리 과정을 거쳐 손 영역만을 분할한 후 자기조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식하게 된다. 그러나 조명 변화에 민감하고 자유도가 큰 손 영역을 정확히 인식하기란 쉽지 않으며 오차 범위도 크기 때문에 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 각각의 손 형상에 대한 회전 정보를 데이터베이스화 한 후 주성분 분석을 적용하여 군집화 함으로서 인식오차를 줄였다. 또한 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식 시간도 줄일 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.63-72
• /
• 2014

본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 사용자의 손 모양 인식 시스템을 제안한다. 특히, 본 시스템에서 이용된 손 모양 템플릿은 수화 언어 중 한국어를 채택 하였다. 손 모양 인식 시스템은 손의 특징 검출과 특징들을 이용한 손 인식으로 크게 2 단계의 작업으로 나눌 수 있다. 손의 특징으로는 손가락의 개수, 길이, 손바닥의 넓이 등이 있다. 특징을 추출하기 위해 본 논문에서는 거리 변환(Distance Transform)을 이용한 손의 뼈대 검출 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 기존의 윤곽선(Contour)을 이용한 손가락 검출보다 정확도 측면에서 향상된다. 손 모양 인식으로 손의 특징을 이용하여 각 분기를 잘 나눌 수 있는 결정 트리(Decision Tree)를 사용한다. 사용자의 입력을 이용하면 분기값이 정확하게 나오지 못하므로 이 분기 값을 결정하기 위해 해당 분기마다 SVM을 이용하여 분기값을 결정하였다. 실험결과에서는 기존의 연구 방법보다 제안된 방법이 특징 추출과 인식하는데 있어 더욱 개선되었음을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
• /
• pp.211-214
• /
• 2008

본 논문에서는 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 손을 인식하고 이를 통해 실시간으로 마우스 포인터를 제어하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 상호 작용 멀티미디어 시스템은 펜이나 마우스등과 같은 특정 외부 입력장치들에 의존하였기 때문에 사용자에게 불편함을 주었다. 따라서 본 논문에서는 외부 입력장치가 필요 없는 손 인식 알고리즘을 이용하여 이러한 단점을 보완하였다. 제안하는 알고리즘은 카메라로부터 획득된 영상에 저주파 필터를 통과시킨 후 색 정보를 이용하여 손 영역과 배경을 분리하고, 분리된 손 영역의 중심 좌표를 이용하여 모니터 상의 마우스 포인터 좌표를 결정한다. 또한 손의 중심을 원점으로 하는 가변적인 크기의 원과 손가락과의 교차점을 이용하여 손가락의 개수를 계산하고, 이를 통해 마우스의 특정 동작을 결정한다. 제안한 알고리즘은 90% 이상의 높은 손 인식률을 나타내었으며, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 실시간 상호작용 멀티미디어 시스템에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
• /
• pp.49-53
• /
• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.577-579
• /
• 2005

본 논문에서는 손 제스처를 사용한 2족 보행로봇 제어방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 입력 영상으로부터 사용자의 손을 검출하기 위해, 피부색 정보와 Hue의 불변 모멘트 정보를 사용한다. 검출된 손 영역은 Active Contour Model를 사용하여 추적한다. 손 제스처를 인식하기 위해 Hue의 불변 모멘 정보로부터, 검출된 손의 모양을판단하고 그 결과를 미리 정해둔 심벌 중에 하나로 할당한다. 이렇게 연속적으로 할당된 심벌들은 HMM(Hidden Markov Model) 인식기를 통해 인식 되고 로봇 명령어를 출력하며, 출력된 명령어에 따라 로봇이 제어된다. 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위해, 자체 제작한 2족 보행로봇(KAI)으로 6개의 손 제스처를 이용하여 사용자가 원격지에 있는 로봇의 보행을 제어하는 원격 로봇 보행 제어 시스템에 응용해 보았다. 실험 결과, $94\%$의 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권12호
• /
• pp.1028-1033
• /
• 2009

본 논문은 컴퓨터 마우스를 제어하기 위한 실시간 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 다양한 제스처를 표현하기 위해, 손 제스처를 연속적인 손 모양의 시퀀스로 정의하고, 이러한 손 제스처를 인식하기 위한 계층적 베이지안 네트워크를 디자인한다. 제안하는 방법은 손 포스처와 제스처 인식을 위한 계층적 구조를 가지며, 이는 특징 추출과정에서 발생하는 잡음에 강인하다는 장점을 가진다. 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해, 제스처 기반 가상 마우스 인터페이스를 개발하였다. 실험에서 제안한 방법은 단순한 배경에서는 94.8%, 복잡한 배경에서는 88.1%의 인식률을 보였으며, HMM 기반의 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.801-805
• /
• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용프로그램을 제어하는 시스템에 대하여 기술한다. 피부색 컬러 정보를 이용하여 손 영역을 추출한 후 무게중심 프로필 정보를 추출하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색 정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되며 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 마지막으로 인식된 손 형상 정보를 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용프로그램을 제어하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.