• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.279-283
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• 2004

본 논문에서는 일반적인 비디오 스트림에서 자동으로 인간의 제스처를 인식하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 본 알고리즘은 입력된 비디오 영상으로부터 추출된 신체영역의 2차원적 특징 벡터를 사용하며, 주성분 분석법(Principle Component Analysis)을 통하여 모델 제스처 공간(Model Gesture space)을 구성함으로서 제스처를 통계학적으로 분석/표현하며, 이 제스처 공간에서 새로 입력되는 영상을 같은 방법으로 투영시키고, HMM(Hidden Markov Model) 이론을 적용하여 심볼화함으로써 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 기존의 제스처 인식 방법들과는 달리 전체적인 영상 정보(Global Information)와 세부적인 영상 정보(Partial Information)를 조합하여 사용한다는데 특징이 있으며, 본 알고리즘을 통해 보다 정확하게 강건한 제스처 인식 기술을 실생활에 적용할 수 있을 것이다.

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

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.233-237
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• 2005

수화의 인식 및 표현 기술에 대한 관련 연구는 수화 인식을 통한 건청인과의 의사 전달, 가상현실에서의 손동작 인식 등을 대상으로 여러 방면으로의 접근 및 연구 결과를 도출하고 있다. 그러나 이들 연구의 대부분 데스크탑 PC기반의 수신호(Hand signal) 제어 및 수화 - 손 동작 인식에 목적을 두었고 수화 신호의 획득을 위하여 영상장비를 이용하였으며 이를 바탕으로 단어 위주의 수화 인식 및 표현에 중점을 둔 수화 인식 시스템의 구현을 통해 비장애인과의 자유로운 의사소통을 추구하고 있다. 따라서 본 논문에서는 햅틱 장치로부터 사용자의 의미있는 수화 제스처를 획득하기 위한 접근 방식을 차세대 착용형 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 사용자의 편의를 도모할 수 있는 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다. 또한 퍼지 알고리즘 및 RDBMS 모듈을 이용하여 언제, 어디에서나 사용자의 의미 있는 문장형 수화 제스처를 실시간으로 인식하고 표현하는 수화 제스처 인식기를 구현하였다. 본 논문에서는 수화 제스처 입력 모듈(5th Data Glove System과 $Fastrak{\circledR}$)과 차세대 착용형 PC 플랫폼(embedded I.MX21 board)간의 이격거리를 반경 10M의 타원 형태로 구성하고 규정된 위치로 수화 제스처 데이터 입력모듈을 이동시키면서 5인의 피실험자에 대하여 연속적으로 20회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 92.2% 평균 인식률을 도출하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제20권2호통권92호
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• pp.14-20
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• 2005

인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용을 위하여 시각을 기반으로 한 사용자 의도 및 행위 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 제스처 인식은 시각을 기반으로 한 인식 분야에서 핵심 기술 분야로 연구되어 왔으며 최근에는 로봇이 인간에게 자연스러운 서비스를 제공해 주거나 로봇의 동작을 제어하기 위해 연구되고 있는 분야이다. 본 고에서는 기존에 제어된 제스처 인식 기술과 최근 인간-로봇의 상호작용을 위한 제스처인식 기술에 대하여 알아본다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권10호
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• pp.503-510
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• 2016

최근 제안된 FsGr 모델은 가속도 센서 기반의 제스처 인식을 위한 방법으로 DTW 알고리즘을 두 단계로 적용하여 인식률을 개선하였다. FsGr 모델에서는 유사제스처 집합 개념을 정의하는데 훈련과정에서 유사제스처 집합들을 생성한다. 제스처 인식의 1차 인식 시도에서 유사제스처 집합이 정의된 제스처로 판정되면, 이 유사제스처 집합의 제스처들에 대해 특징이 강조된 부분들을 추출해 DTW를 통한 2차 인식을 시도한다. 그러나 동일 제스처도 사용자의 신체 크기, 나이, 성별, 등의 신체적인 특징에 따라 매우 다른 특성을 보이고 있어 FsGr 모델을 다중 사용자 환경에 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 다중 사용자 환경으로 확장한 FsGrM 모델을 제안하고 이를 사용한 스마트TV의 채널 및 볼륨 제어 프로그램을 보인다.

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

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.621-625
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• 2010

본 논문에서는 스마트 폰, PDA와 같은 모바일 장치에 있는 카메라 기기를 이용한 손동작 제스처 인터페이스를 위한 손 움직임 추적 방법을 제안하고 이를 바탕으로 한 손 제스처 인식 시스템을 개발한다. 사용자의 손동작에 따라 카메라가 움직임으로써, 전역 optical flow가 발생하며, 이에 대한 우세한 방향 성분에 대한 움직임만 고려함으로써, 노이즈에 강인한 손움직임 추정이 가능하다. 또한 추정된 손 움직임을 바탕으로 속도 및 가속도 성분을 계산하여 동작위상을 구분하고, 동작상태를 인식하여 연속적인 제스처를 개별제스처로 구분한다. 제스처 인식을 위하여, 움직임 상태에서의 특징들을 추출하여, 동작이 끝나는 시점에서 특징들에 대한 분석을 통하여 동작을 인식한다. 추출된 특징점을 바탕으로 제스처를 인식하기 위하여 SVM(Support vector machine), k-NN(k-nearest neighborhood classifier), 베이시안 인식기를 사용했으며, 14개 제스처에 대한 인식률은 82%에 이른다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권8호
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• pp.46-53
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• 1999

본 논문에서는 원격 작업 환경에서 명령자의 제스처를 자동으로 인식하기 위하여 글로브 센서 기반의 인식 기법을 이용한 3차원 제스처 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 PinchGlove에 부착하여 사용되는 Polhemus 센서로부터 획득한 손 궤적의 3차원 위치 좌표열을 입력으로 사용한다. 또한 본 논문에서는 제스처 인식을 위해 제스처를 구성하는 스트로크를 기본 인식 단위로 사용하는 방법을 제안한다. 각 스트로크는 이산 HMM으로 모델링 되며 이들 HMM을 연결하여 생성된 결합 HMM으로 원격 작업에 사용될 각 제스처들을 모델링 한다. 이 방법은 새로이 정의되는 제스처에 대해 추가의 학습 과정을 필요로 하지 않아 인식 시스템의 확장성을 높일 수 있다. 16개의 제스처를 사용한 인식 실험에서 스트로크 기반의 결합 HMM은 제스처를 기본 단위로 사용한 HMM에 비해 더 좋은 인식 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.629-638
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• 2011

모바일 게임은 이동 및 휴대가 가능하고 간단한 인터페이스를 가지고 있는 장점을 지니고 있다. 이러한 장점들은 콘텐츠의 양이 많지 않고, 인터페이스가 복잡하지 않아야 한다는 제스처 인식 기반 게임에 매우 적합한 내용들이다. 본 논문에서는 모바일 게임의 장점을 활용하여 제스처 인식 시스템이 구현된 곳이라면 사용자의 움직임이 모바일 게임에 직접 반영될 수 있는 제스처 인식 기반 모바일 게임 콘텐츠를 제안한다. 본 논문에서 기술한 콘텐츠는 사용자의 움직임을 인지하는 제스처 인식 부분과 통신 부분, 그리고 게임구현 부분으로 나누어진다. 제스처는 TOF 카메라로부터 얻어진 깊이 영상으로부터 사용자 영역을 얻고, 사용자 영상의 EOH 특징을 이용한 SVM을 통하여 인식된다. 그리고 테스트 영상을 실험하여 얻은 80% 이상의 제스처 인식 결과로부터 제스처 인식이 모바일 게임 콘텐츠의 입력으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 제안된 기술은 다양한 콘텐츠에 적용이 가능하지만 본 논문에서는 이동과 점프로 이루어진 간단한 인터페이스 방식의 게임 콘텐츠를 새롭게 제시한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권2호
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• pp.15-23
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• 2016

본 논문에서는 신체 부분 포즈를 이용한 깊이 영상 포즈렛과 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제스처는 순차적인 포즈로 구성되어 있기 때문에, 제스처를 인식하기 위해서는 시계열 포즈를 획득하는 것에 중점을 두고 있어야 한다. 하지만 인간의 포즈는 자유도가 높고 왜곡이 많기 때문에 포즈를 정확히 인식하는 것은 쉽지 않은 일이다. 그래서 본 논문에서는 신체의 전신 포즈를 사용하지 않고 포즈 특징을 정확히 얻기 위해 부분 포즈를 사용하였다. 본 논문에서는 16개의 제스처를 정의하였으며, 학습 영상으로 사용하는 깊이 영상 포즈렛은 정의된 제스처를 바탕으로 생성하였다. 본 논문에서 제안하는 깊이 영상 포즈렛은 신체 부분의 깊이 영상과 해당 깊이 영상의 주요 3차원 좌표로 구성하였다. 학습과정에서는 제스처를 학습하기 위하여 깊이 카메라를 이용하여 정의된 제스처를 입력받은 후, 3차원 관절 좌표를 획득하여 깊이 영상 포즈렛이 생성되었다. 그리고 깊이 영상 포즈렛을 이용하여 부분 제스처 HMM을 구성하였다. 실험과정에서는 실험을 위해 깊이 카메라를 이용하여 실험 영상을 입력받은 후, 전경을 추출하고 학습된 제스처에 해당하는 깊이 영상 포즈렛을 비교하여 입력 영상의 신체 부분을 추출한다. 그리고 HMM을 적용하여 얻은 결과를 이용하여 제스처 인식에 필요한 부분 제스처를 확인한다. 부분 제스처를 이용한 HMM을 이용하여 효과적으로 제스처를 인식할 수 있으며, 관절 벡터를 이용한 인식률은 약 89%를 확인할 수 있었다.