• Title/Summary/Keyword: 손 형상 인식

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Edge Orientation Histogram Hand Shape Recognition for Window Player (윈도우 플레이어 제어를 위한 에지 방향성 히스토그램 손 형상 인식)

  • 김종민;이칠우
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.628-630
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    • 2003
  • 본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.

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Sign Language Shape Recognition Using SOFM Neural Network (SOFM 신경망을 이용한 수화 형상 인식)

  • Park, Kyung-Woo
    • 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.

Hand Pose Recognition Using Orientation Histogram Data Ill Hand Pose Space (파라메트릭 손 포즈 공간에서 방향성 히스토그램 데이터를 이용한 손 포즈 인식)

  • 김종민;위승정;양환석;이용기
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.787-789
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    • 2004
  • 본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되면 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 형상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 실험부분에서 제안하는 방법을 이용하여 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 시스템 제작기술로 활용될 수 있음을 보인다.

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A Study on Hand Shape Recognition using Edge Orientation Histogram and PCA (에지 방향성 히스토그램과 주성분 분석을 이용한 손 형상 인식에 관한 연구)

  • Kim, Jong-Min;Kang, Myung-A
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.10 no.2
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    • pp.319-326
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    • 2009
  • In this paper, we present an algorithm which recognize hand shape in real time using only image without adhering separate sensor. Hand recognizes using edge orientation histogram, which comes under a constant quantity of 2D appearances because hand shape is intricate. This method suit hand pose recognition in real time because it extracts hand space accurately, has little computation quantity, and is less sensitive to lighting change using color information in complicated background. Method which reduces recognition error using principal component analysis(PCA) method to can recognize through hand shape presentation direction change is explained. A case that hand shape changes by turning 3D also by using this method is possible to recognize. Human interface system manufacture technique, which controls a home electric appliance or game using, suggested method at experience could be applied.

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Real Time Hand Shape Recognition for Window Program Control (윈도우 프로그램 제어를 위한 실시간 손 형상 인식)

  • Wi, Seung-Jung;Kim, Jong-Min;Yang, Hwan-Seok;Lee, Woong-Ki
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.741-744
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    • 2004
  • 본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.

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The Extraction of the Shape of Hands in the Sign Language Sequence by using MRF Model (MRF를 이용한 수화 동영상에서의 효율적인 손 형상 추출)

  • 송효섭;양윤모
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.395-397
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    • 2000
  • 영상 처리를 통한 수화(手話)의 인식에 있어 가장 중요한 정보는 손의 형상, 위치, 이동방향 등을 들 수 있다. 이 중 손의 형상은 세가지 정보 중 가장 중요하며, 실제로 자음과 모음, 숫자 등을 나타내는 지문자의 경우 손의 형상만으로도 인식될 수 있다. 본 논문에서는 선 처리 모델(Line Process Model)을 3차원으로 확장하여 적용한 Markov Random Field(MRF)를 사용하여 효율적으로 손의 형상을 추출하였다.

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Hand Posture Recognition using Data of Edge Orientation Histogram (에지 방향성 히스토그램 데이터를 이용한 손 형상 인식)

  • Kim, Jang-Woon;Kim, Song-Gook;Jang, Han-Byul;Bae, Ki-Tae;Lee, Chil-Woo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.49-53
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    • 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.

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Vision-Based hand shape recognition for a pictorial puzzle (손 형상 인식 정보를 이용한 그림 맞추기 응용 프로그램 제어)

  • Kim, Jang-Woon;Hong, Sec-Joo;Lee, Chil-Woo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.801-805
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    • 2006
  • In this paper, we describe a system of controlling the pictorial puzzle program using information of hand shape. We extract hand region using skin color information and then principal component analysis uses centroidal profile information which comes blob of 2D appearance for hand shape recognition. This method suit hand shape recognition in real time because it extracts hand region accurately, has little computation quantity, and is less sensitive to lighting change using skin color information in complicated background. Finally, we controlled a pictorial puzzle with using recognized hand shape information. This method has good result when we make an experiment on application of pictorial puzzle. Besides, it can use so many HCI field.

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Hand Shape Detection and Recognition using Self Organized Feature Map(SOMF) and Principal Component Analysis (자기 조직화 특징 지도(SOFM)와 주성분 분석을 이용한 손 형상 검출 및 인식)

  • Kim, Kyoung-Ho;Lee, Kee-Jun
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.13 no.11
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    • pp.28-36
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    • 2013
  • This study proposed a robust detection algorithm. It detects hands more stably with respect to changes in light and rotation for the identification of a hand shape. Also it satisfies both efficiency of calculation and the function of detection. The algorithm proposed segmented the hand area through pre-processing using a hand shape as input information in an environment with a single camera and then identified the shape using a Self Organized Feature Map(SOFM). However, as it is not easy to exactly recognize a hand area which is sensitive to light, it has a large degree of freedom, and there is a large error bound, to enhance the identification rate, rotation information on the hand shape was made into a database and then a principal component analysis was conducted. Also, as there were fewer calculations due to the fewer dimensions, the time for real-time identification could be decreased.

Sign Language Shape Recognition Using SOFM Neural Network (SOFM신경망을 이용한 수화 형상 인식)

  • Kim, Kyoung-Ho;Kim, Jong-Min;Jeong, Jea-Young;Lee, Woong-Ki
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.283-284
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    • 2009
  • 본 논문은 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.