• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.4
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• pp.319-326
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• 2014

According to the increasing mobile security users who have experienced authentication failure by forgetting passwords, user names, or a response to a knowledge-based question have preference for biological information such as hand geometry, fingerprints, voice in personal identification and authentication. Therefore biometric verification of personal identification and authentication for mobile security provides assurance to both the customer and the seller in the internet. Our study focuses on human hand biometric information recognition system for personal identification and personal Authentication, including its shape, palm features and the lengths and widths of the fingers taken from mobile phone photographs such as iPhone4 and galaxy s2. Our hand biometric information recognition system consists of six steps processing: image acquisition, preprocessing, removing noises, extracting standard hand feature extraction, individual feature pattern extraction, hand biometric information recognition for personal identification and authentication from input images. The validity of the proposed system from mobile phone image is demonstrated through 93.5% of the sucessful recognition rate for 250 experimental data of hand shape images and palm information images from 50 subjects.

• Journal of Integrative Natural Science
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• v.3 no.1
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• pp.38-42
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• 2010

인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.43-46
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• 2006

본 논문에서는 호프변환을 이용한 실시간 수신호 인식시스템에서 대상영역 분할의 오차와 추출된 특징의 위치 변화등의 영향을 개선하는 방법론을 제안한다. 원형호프변환을 기반으로 생성한 특징정보로부터 CNN(Convolution Neural Network) 모델의 계층적 구조를 통하여 단계적으로 일련의 특징지도가 추출된다. CNN 모델에서 샘플링 계층의 연결구조는 특징의 위치 변화에 강인한 추출기능을 지원하며, 상위계층에서 보다 함축적인 특징지도를 생성하게 된다. 원형 호프 변환은 손의 형태학적 주요 포인트를 효과적으로 추출할 수 있게 하고 또한 입력 영상의 회전으로 인한 제약을 극복할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 이론을 TV 원격 제어를 위한 수신호 인터페이스 시스템을 대상으로 적용함으로써 그 유용성을 고찰한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.3
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• pp.323-335
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• 2012

In this paper, we propose an AR(augmented reality) system using user's bare hand based on computer vision. It is important for registering a virtual object on the real input image to detect and track correct feature points. The AR systems with markers are stable but they can not register the virtual object on an acquired image when the marker goes out of a range of the camera. There is a tendency to give users inconvenient environment which is limited to control a virtual object. On the other hand, our system detects fingertips as fiducial features using adaptive ellipse fitting method considering the geometric characteristics of hand. It registers the virtual object stably by getting movement of fingertips with determining the shortest distance from a palm center. We verified that the accuracy of fingertip detection over 82.0% and fingertip ordering and tracking have just 1.8% and 2.0% errors for each step. We proved that this system can replace the marker system by tacking a camera projection matrix effectively in the view of stable augmentation of virtual object.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.353-358
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• 2008

청각장애인들은 건청인에 비해 의사소통의 기회가 적어 원만한 상호관계를 유지하는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 청각장애인들이 구화를 대신해 몸짓이나 손짓을 이용하여 의사를 전달하는 수화를 건청인들이 대부분 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 가능하게 하기 위한 전단계로 FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 YCbCr 컬러 공간과 HSI 컬러 공간을 이용하여 피부영역을 검출한 후 추출된 피부영역을 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 두 손의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 두 손의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 FCM 알고리즘을 적용하여 지화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라에서 획득한 지화 영상을 대상으로 실험한 결과, 두 손 영역의 추출과 지화 인식에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.419-423
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• 2008

사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.53-58
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• 2006

In this paper, I propose an image based feature extraction method for an automatic golf swing analysis. While most swing analysis systems require an expert like teaching professional, the proposed method enables an automatic swing analysis without a professional. The extracted features for swing analysis include not only key frames such as addressing, backward swing, top, forward swing, impact, and follow-through swing but also important positions of golfer's body parts such as hands, shoulders, club head, feet, knee. To see the effectiveness of the proposed method. I tested it for several swing pictures. Experimental results show that the proposed method is effective for extracting important swing features. Further research is under going to develop an automatic swing analysis system using the proposed features.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.520-522
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• 2005

본 논문에서는 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 하는 방법중의 하나인 제스처를 인식할 때 필요한 정확한 손 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 다수의 손 영상들 가장 잘 표현하면서도 효과적으로 압축할 수 있는 PCA를 이용해서 특징 벡터를 추출한다. 이어서 특징 벡터간의 Mahalanobis distance를 이용한 분류기에 가중치를 적용하여 사용한다. 또한 시간에 따른 연속적인 영상에서 검출된 이전 영상의 중심점의 위치와 중심점의 motion vector를 이용해서 손이 검출되지 않은 영상의 검출 성능을 보상한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.261-264
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• 2002

자동차 전조등에서 나오는 데이터는 다양한 패턴을 가지는 영상자료와 부분적으로 보이는 문자자료이다. 내용기반 영상검색을 통해 자동차 전조등에서 검사자가 판독하는 텍스트와 부분적인 전조등의 영상정보로 차량의 정보를 추출하기 위한 검색 방법을 국립과학수사연구소의 자료를 기반으로 설계하였으며, 영상검색에 사용된 영상특징값의 구성과 영상 검색방법을 연구하였다. 본 논문에서는 영상데이터의 검색을 위해 효과적인 영상특징이 추출 되도록 향상된 방법론을 제시하였다. 특징함수에 대한 유효성 검증을 위해 샘플 영상에서 각 후보 특징함수들에 대한 결과값들을 비교하였으며, 이를 기반으로 유효한 특징함수를 찾아서 검색에 사용되어지도록 구성하였다. 사용되어진 영상의 특징값은 전조등 영상이 가지는 다수의 텍스쳐함수와 가로, 세로 성분값을 사용하였다. 영상 검색을 위해 추출된 영상 특징값을 데이터베이스화하고 용의차량의 전조등 영상을 질의 영상으로 하여 후보 차량에 대한 정보를 검색하도록 하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.10
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• pp.713-722
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• 2013

This paper proposes a method of using depth information to detect the hand region in real-time based on the cascade method. In order to ensure stable and speedy detection of the hand region even under conditions of lighting changes in the test environment, this study uses only features based on depth information, and proposes a method of detecting the hand region by means of a classifier that uses boosting and cascading methods. First, in order to extract features using only depth information, we calculate the difference between the depth value at the center of the input image and the average of depth value within the segmented block, and to ensure that hand regions of all sizes will be detected, we use the central depth value and the second order linear model to predict the size of the hand region. The cascade method is applied to implement training and recognition by extracting features from the hand region. The classifier proposed in this paper maintains accuracy and enhances speed by composing each stage into a single weak classifier and obtaining the threshold value that satisfies the detection rate while exhibiting the lowest error rate to perform over-fitting training. The trained classifier is used to classify the hand region, and detects the final hand region in the final merger stage. Lastly, to verify performance, we perform quantitative and qualitative comparative analyses with various conventional AdaBoost algorithms to confirm the efficiency of the hand region detection algorithm proposed in this paper.