본 논문에서는 비전 기반의 실시간 손 모양 인식을 위한 알고리즘을 제안하였다. 먼저 피부색을 검출하기 위해 RGB 컬러모델을 YCbCr 컬러모델로 변환하고, 색차성분인 CbCr을 이용하여 피부색을 검출한다. 검출 후 피부색은 흰색, 그 이외의 색은 검은색으로 이진화 하였다. 이진화 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출하여 손의 무게중심을 구하기 위해 가로, 세로로 프로젝션을 수행한다. 손의 무게중심을 찾은 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였다. 손의 궤적 추적 후에 손 모양을 인식시키기 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 6가지 손의 모양을 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효과를 입증하였다.
웨어러블 디바이스 시장은 현재 스마트 워치를 중심으로 급속히 성장하고 있다. 웨어러블 디바이스는 심장 박동수 등 헬스케어 정보를 스마트워치나 스마트밴드의 헬스센서를 통해 얻고, 이 내용을 스마트 폰이나 서버로 전송하는 기능을 수행한다. 그리고 웨어러블 디바이스를 통해 자동차 또는 스마트폰의 메시지 통신과 통화기능까지 수행하고 있다. 현재 웨어러블 디바이스 중 하나인 스마트 글래스도 세계의 여러나라에서 개발을 시작했으며, 구글 글래스 출시 이후에 스마트 글래스의 일반인의 관심이 높아지기 시작했으며, 두 손이 자유로운 이동환경에서 동영상 촬영이나 인터넷이나 사물인터넷 통신이 가능케 하고 있다. 웨어러블 MPEG 국제표준기술은 웨어러블 기기의 가장 중요한 특징을 기초로 하고 있다. 그 중요한 특징은 웨어러블 기기에서 키보드를 사용할 수 없다는 것이다. 웨어러블 디바이스를 사용하는데 제스처, 보이스 명령어를 이용하게 되고, 이 명령어로 멀티미디어 콘텐츠를 제어하는 것이 중요한 요소기술이다. 전세계 웨어러블 디바이스 제조사 입장에서는 스마트폰 또는 다른 웨어러블 디바이스와 통신을 위해 멀티미디어 응용 어플리케이션에 대하여 상호 통신이 가능한 메타데이터 정합표준이 필요하다. 이와 관련된 파일포맷정보의 국제표준화가 시급한 상황이다. 상호 통신을 위해 웨어러블 디바이스에서 사용자로 전달되는 명령어체계는 크게 제스처 명령어, 보이스 명령어와 터치 명령어로 나눌 수 있다. 웨어러블 MPEG 국제표준기술 중에서 멀티미디어 통신과 제스처인식 분야에서는 세가지의 명령어 집합을 기준으로 웨어러블 디바이스의 멀티미디어 콘텐츠를 제어하는 것이 중요한 부분이다.
본 연구에서는 게임 콘텐츠 제작을 위해 관성 센서를 이용하여 체험자의 동작을 인식하고 정의된 동작과 비교하여 게임을 즐길 수 있는 관성센서 기반의 제스처 인식방법을 제안하고자 한다. 또한 3축 가속도 센서를 이용한 소형 컨트롤러를 손에 착용하고 여러 가지 동작을 취함으로써 체험자에게 다양한 입력 방식을 제공하고자 한다. 체험자는 화면에 순서대로 출력되는 동작 리스트와 같은 움직임을 취하거나 동작의 정확도 및 타이밍에 따라 체험형 게임을 진행할 수 있다. 다수개의 소형 무선 컨트롤러를 손과 발 등 주요부위에 착용하고 논문에 제안된 방법을 활용하게 되면 사용자의 흥미와 몰입감을 더해줄 것으로 기대된다.
인공지능에 기반한 손 제스처 인식 정보를 활용한 지능형 인터페이스 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기능적으로 사용자 손 제스처의 추적 및 인식을 미디어파이프와 KNN, LSTM, CNN의 인공지능 기법을 사용해 다양한 동작을 빠르고 지능적으로 인식되는 인터페이스이다. 제안한 알고리즘 성능 평가를 위해 자체 제작한 2D 탑뷰 레이싱 게임과 로봇제어에 적용한다. 알고리즘 적용 결과 게임의 가상 객체의 다양한 움직임을 세밀하고 강건하게 제어할 수 있었으며, 실세계의 로봇 제어에 적용한 결과 이동과 정지, 좌회전, 우회전 등의 제어가 가능하였다. 또한 게임의 메인 캐릭터와 실세계 로봇을 동시에 제어하여 가상과 현실의 공존공간 상황 제어를 위한 지능형 인터페이스로 최적화된 동작도 구현하였다. 제안한 알고리즘은 신체를 활용한 자연스럽고 직관적 특성과 손가락의 미세한 움직임 인식에 따른 정교한 제어가 가능하며, 빠른 기간 내에 숙련되는 장점이 있어 지능형 사용자 인터페이스 개발을 위한 기본자료로 활용될 수 있다.
최근 멀티 터치 인터랙션을 반영한 인터랙티브 인터페이스에 대하여 많은 연구가 진행중에 있다. 손을 이용한 터치 인터랙션은 여러 가지 제약이 따르므로 본 논문에서는 증강현실 기술의 하나인 마커인식 인터페이스와 멀티 터치 인터랙션 인터페이스를 이용한 체감형 적외선 멀티 카드 터치 기반 인식 시스템을 제안한다. 이를 위해 DI기반의 인식 알고리즘을 적용하여 카드의 고유한 정보와 위치정보, 각도 등을 인식 할 수 있도록 하였다. 또한 사용자의 손 제스처 정보를 트래킹 하여 다양한 인터랙션 메타포를 제공한다. 다양한 인터랙션 메타포는 시스템에 높은 몰입감을 제공하여서 아케이드 게임기기 에도 활용이 가능하다.
본 논문은 복잡한 배경에서 표식없는 손을 추적하여 한글 수화를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색상 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 윤곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 수화를 인식한다. 6가지 모양의 수화를 사용한 실험결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 수화를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95%이상, 각 수화별로 $90\sim100%$의 인식률을 얻을 수 있다.
본 논문은 본인이 제작한 라는 인터랙티브 미디어 아트 작품에 관련한 글이다. 발전하는 디지털 기술 안에서 아날로그 감성을 이끌어내기 위한 작품 제작 방법으로 손으로 그린 나뭇잎을 입자로 사용한 파티클 시스템을 이용하였다. 그리고 NUI 인터페이스인 립모션 센서를 사용해 자연스러운 손 동작 인식을 하여 파티클 시스템과 연동하였다. 관람자는 바람을 일으키는 손 동작을 하며 가을 풍경과 같은 나뭇잎 파티클의 변화를 느끼게 되고, 계속되는 손동작에 따라 나타난 새로운 동영상을 감상하며 잃어버린 감성을 느끼게 된다. 아날로그 컨텐츠와 디지털 기술의 융합은 관람자에게 친근한 접근과 감성을 자극함으로써 인터렉티브 미디어 아트의 새로운 확장의 가능성을 보여준다.
비전 기반 제스처 인식은 비 침입적이고 저렴한 비용으로 자연스러운 인간-컴퓨터 상호 작용을 제공한다. 로봇의 사용이 증가함에 따라 인간-로봇 상호 작용은 점점 더 중요해질 것이다. 최근 효율적인 딥러닝 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 인간 컴퓨터 상호 작용을 위해 CNN을 기반으로 한 얼굴 및 손 동작의 인식을 위해 객체 검출 기법의 적용 결과를 제시한다.
본 논문에서는 손목 부착형 카메라의 시점불변 특성을 이용하여 조명 변화에 강인한 손 영역 추출 방법을 제안하고, 추출된 손 영역 정보를 이용하여 손 모양을 인식하는 시스템을 다룬다. 손목 부착형 카메라 장치는 물리적으로 시점불변의 영상을 제공하는 장점이 있으며, 본 논문은 이러한 특성을 적극 활용하여 적응형 히스토그램을 기반으로 베이지안 규칙을 사용하여 손 영역을 추출한다. 사전에 구축된 RGB 히스토그램으로부터 HSV 히스토그램을 생성하고, 현재의 영상으로부터 추출된 손 영역 정보를 이용하여 HSV 히스토그램을 갱신한다. 또한, 사용자 독립모델(User independent model)과 사용자 종속모델(User dependent model)의 장점을 고려하여 사용자가 사용함에 따라 사용자 독립모델에서 사용자 종속모델로 수렴하는 사용자 적응 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 16개의 지문자에 대한 인식률을 측정하여 27.91%의 인식률 증가 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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