• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권4호
• /
• pp.265-279
• /
• 2008

손 제스처를 이용한 사람과 컴퓨터간의 상호 작용은 오랜 기간 많은 사람들이 연구해 오고 있으며 커다란 발전을 보이고 있지만, 여전히 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문에서는 동적 베이스망 프레임워크를 이용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 유선 글러브를 이용하는 방법들과는 달리, 카메라 기반의 방법에서는 영상 처리와 특징 추출 단계의 결과들이 인식 성능에 큰 영향을 미친다. 제안하는 제스처 모델에서의 추론에 앞서 피부 색상 모델링 및 검출과 움직임 추적을 수행한다. 특징들간의 관계와 새로운 정보들을 쉽게 모델에 반영할 수 있는 동적 베이스망을 이용하여 두 손 제스처와 한 손 제스처 모두를 인식할 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 10가지 독립 제스처에 대한 실험에서 최대 99.59%의 높은 인식 성능을 보였다. 제안하는 모델과 관련 방법들은 수화 인식과 같은 다른 문제들에도 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
• /
• pp.34-35
• /
• 2014

본 논문에서는 손가락 제스처 인식을 위해서 깊이 영상 카메라를 이용하여 손 영역을 추적하고 손가락 끝점을 찾는 방법을 제시하고자 한다. 실시간 영역 추적을 위해 적은 연산량으로 손 영역의 중심점을 검출하고 추적이 가능하여야 하며, 다양한 제스처를 효과적으로 인식하기 위해서는 손 모양에서 손가락을 인식하여야 하기 때문에 손가락 끝점을 찾는 방법도 함꼐 제시하고자 한다. 또한 손가락이 정확히 검출되었는지를 확인하기 위해서 손가락의 이동과 손가락의 클릭 제스처를 마우스에 연동하여 검출 결과를 테스트 하였다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
• /
• pp.507-511
• /
• 2008

컴퓨터 비전을 기반으로 한 영상처리 및 제스처인식 기술을 이용하여 편리하게 응용프로그램을 제어 할 수 있는 인터페이스를 구성하였다. 카메라로 얻어진 영상을 HSV 색상계로 변환 후 색상 정보를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역의 무게중심과 크기 변화를 추적하여 제스처를 인식한다. 인식한 제스처는 응용프로그램의 동작을 제어하거나 마우스의 입력을 대체하는데 사용된다. 이는 별도의 입력장치 없이 컴퓨터 비전 기술만으로 제스처를 인식하여 응용프로그램을 실행할 수 있어 자연스러우며 사용자 친화적인 인터페이스 환경을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1653-1656
• /
• 2013

본 논문에서는 키넥트를 사용하여 제스처를 인식해 프리젠테이션이 가능한 인터페이스를 제작하였다. 키넥트 카메라는 Microsoft Kinect SDK1.7 라이브러리를 사용해서 신체의 좌표값을 받아 손의 위치와 손의 제스처를 인식하는데 사용했으며, 파워포인트를 제어하기 위해 후킹 기능을 사용한다. 기존 키넥트에서 사용하던 제스처인 sweep을 기본으로, grip과 push 제스처로 프리젠테이션에 필요한 기능을 추가했다. 제스처 인식의 결과를 후킹을 통해 파워포인트로 전달해서, 슬라이드의 이동 뿐 아니라 메모 기능과 지우기 기능이 추가된 인터페이스를 제공한다. 인터페이스는 발표자의 발표능력 향상과 더불어, 제스처 인식 인터페이스를 타 콘텐츠에 적용이 가능하므로 추후 콘텐츠의 제작 및 상용화가 가능하다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.51-56
• /
• 2023

손 제스처의 인식은 구어 사용이 어려운 사람들의 의사소통을 위한 중요한 기술이다. 제스처 인식에 널리 사용되는 근전도 신호는 사전 자세에 따라 동작이 달라지기 때문에 제스처 인식의 어려움이 있을 것으로 예상되지만, 이에 관한 연구는 찾기 어렵다. 본 연구에서는 사전 자세에 따른 제스처 인식 성능의 변화를 분석하였다. 이를 위해 총 20명의 피험자에게서 사전 자세를 가지는 동작에 대한 근전도 신호를 측정하고, 제스처 인식을 실험하였다. 그 결과, 학습 및 테스트 데이터 간 사전 상태가 단일한 경우에는 평균 89.6%의 정확도를, 상이한 경우에는 평균 52.65%의 정확도를 보였다. 반면, 사전 자세를 모두 고려한 경우에는 정확도가 다시 회복됨을 발견하였다. 이를 통해 본 연구에서는 근전도를 활용하는 손 제스처 인식시에 사전 자세가 다양하게 고려하여야 함을 실험적으로 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.113-120
• /
• 2017

최근 가상현실 기술의 발전으로 가상의 3D 객체와 자연스러운 상호작용이 가능하도록 하는 사용자 친화적인 손 제스처 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단순하고 적은 종류의 손 제스처만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문은 가상환경에서 3D 객체와 보다 직관적인 방식의 손 제스처 인터페이스 방법을 제안한다. 손 제스처 인식을 위하여 먼저 전처리 과정을 거친 다양한 손 데이터를 이진 결정트리로 1차 분류를 한다. 분류된 데이터는 리샘플링을 한 다음 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 학습된 MCSVM을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 본 방법의 검증을 위하여 3D 블록을 손 제스처를 통하여 조작하는 'Virtual Block'이라는 게임을 구현하여 실험한 결과 16개의 제스처에 대해 99.2%의 인식률을 보였으며 기존의 인터페이스보다 직관적이고 사용자 친화적임을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
• /
• pp.338-339
• /
• 2016

손 제스처는 스마트 글래스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 부각되고 있으며 이를 위해서는 손 제스처 검출 및 인식 기능이 요구된다. 또한, 최근 MPEG 에서는 IoT(Internet of Thing) 환경에서의 미디어 소비를 위한 표준으로 IoMTW(Media-centric IoT and Wearable) 사전 탐색이 진행되고 있으며, 손 제스처를 표현하기 위한 메타데이터도 하나의 표준 기술요소로 논의되고 있다. 본 논문에서는 스마트 글래스 환경에서의 손 제스처 인식을 위한 과정으로 스테레오 영상을 통한 손 윤곽선 검출과 이를 메타데이터로 서술하기 위하여 베지에(Bezier) 곡선으로 표현하는 기법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.97-100
• /
• 2007

이 논문에서는 비전 시스템 기반 동작 인식 인터페이스 시스템으로 스테레오 카메라와 동적 제스처를 이용한 방식을 제안한다. 스테레오 카메라로부터 얻은 영상으로 손의 3차원 위치를 검출하고 이를 바탕으로 손의 동작을 추적하고 이를 인식함으로써 동적 제스처에 기반 한 동작 인식 방법을 제시한다. 이러한 깊이에 따른 제스처 동작을 인식하는 방법으로 단순한 컨트롤러부터 IPTV 제어나 가상의 마우스 제작이 가능한 본질적으로 편하고 자연스러운 인터페이스 구현 방향을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.13-20
• /
• 2015

본 논문에서는 손 제스처 인식에 필요한 특징 추출을 위하여 손가락의 개수뿐만 아니라 붙어있는 손가락 판별까지 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 컬러모델 기반의 피부색 범위 필터와 레이블링을 통하여 입력 영상에서 손 영역을 검출하고, 외곽선 및 특징점과 이들로부터 추출한 곡률 정보를 이용해 펴진 손가락의 개수 및 붙어있는 손가락 판별을 통한 특징을 추출하여 다양한 손 제스쳐를 인식한다. 실험결과 인식률과 처리 가능 프레임 레이트(frame rate)는 기존 알고리즘과 유사하였지만, 추출된 특징을 가지고 정의할 수 있는 제스처의 경우의 수는 기존 알고리즘보다 약 4배 정도 많아 훨씬 더 다양한 제스처를 인식할 수 있음을 알 수 있었다.