• 제목/요약/키워드: 제스처 제안

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연속 영상에서의 얼굴표정 및 제스처 인식 (Recognizing Human Facial Expressions and Gesture from Image Sequence)

  • 한영환;홍승홍
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.419-425
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    • 1999
  • 본 논문에서는 흑백 동영상을 사용하여 얼굴 표정 및 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식분야에서는 형판 정합법과 얼굴의 기하학적 고찰에 의한 사전지식을 바탕으로 한 방법을 혼합하여 사용하였다. 혼합 방법에 의해 입력영상에서 얼굴 부위만을 제한하였으며, 이 영역에 옵티컬 플로우를 적용하여 얼굴 표정을 인식하였다. 제스처 인식에서는 엔트로피를 분석하여 복잡한 배경영상으로부터 손 영역을 분리하는 방법을 제안하였으며 , 이 방법을 개선하여 손동작에 대한 제스처를 인식하였다. 실험 결과, 입력 영상의 배경에 크게 영향을 받지 않고서도 동일 영상에서 움직임이 큰 부위를 검출하여 얼굴의 표정 및 손 제스처를 실시간적으로 인식할 수 있었다.

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스테레오 영상 추적 자동초기화와 HMM을 이용한 원격 작업용 제스처 인식 (Gesture Recognition Using Stereo Tracking Initiator and HMM for Tele-Operation)

  • 정지원;이용범;진성일
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권8호
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    • pp.2262-2270
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    • 1999
  • 본 논문에서는 원격작업용 제스처 명령의 인식을 위해 컴퓨터 시각 센서와 HMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 스테레오 정합을 이용한 자동 손영역의 추출은 원격작업용 제스처 추적의 자동 초기 영역 설정을 위해 제안하였다. 이는 좌, 우 두 카메라의 시각치를 이용하였으며, 손의 상대적인 거리정보를 이용하게 된다. 손영역의 추적은 일반적인 흑백 영상에서도 배경이나 잡음에 구애받지 않도록 에지값의 양의 시간차(PDOE : positive difference of edges) 영상이 사용되었으며, 제스처 명령 모델로는 실제 원자력 발전소 내 원격작업용으로 정의된 K/K(KNU/KAERI) 제스처 명령을 이용하였다. 이산 HMM을 이용한 복합 제스처 인식모델은 전명령어(pre-oeders)와 기본 명령여(basic-orders), 후명령어(post-orders)의 세 부분에 대한 각각의 명령 모델로 구성되며, 각 명령 모델의 조합과 연동에 의해서 복합적인 명령의 인식을 수행하도옥 하였다. 최종 제스처 인식 결과는 2개 이상의 명령이 복합된 연속명령에 대해 97% 이상의 안정된 인식율을 나타내었다.

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저해상도 손 제스처 영상 인식에 대한 연구 (A Study on Hand Gesture Recognition with Low-Resolution Hand Images)

  • 안정호
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.57-64
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    • 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.

다양한 손 제스처 인식을 위한 곡률 분석 기반의 손 특징 추출 알고리즘 (Hand Feature Extraction Algorithm Using Curvature Analysis For Recognition of Various Hand Gestures)

  • 윤홍찬;조진수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.13-20
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    • 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.

몰입형 가상현실의 착용식 사용자 인터페이스를 위한 Mixture-of-Experts 기반 제스처 인식 (Gesture Recognition based on Mixture-of-Experts for Wearable User Interface of Immersive Virtual Reality)

  • 윤종원;민준기;조성배
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.1-8
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    • 2011
  • 최근 가상현실에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 서비스와 어플리케이션이 개발되고 있으며, 이와 더불어 몰입형 상호작용을 위한 제스처 기반 사용자 인터페이스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 가상현실 환경 내 사용자 움직임을 효과적으로 반영하고 몰입감을 높이기 위해 제스처 인식 기반 착용식 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 적외선 LED가 부착되어 있는 헬멧과 적외선 수신기를 이용하여 사용자의 머리 움직임을 인식하며, 양 손에 착용한 데이터 글로브로부터 사용자의 손 제스처를 인식한다. 또한, 헤드 마운트 디스플레이 장치(HMD)를 이용하여 직접 사용자의 시점 변화와 가상환경의 시점 변화를 일치시킨다. 손 제스처의 경우 다수의 관절로 이루어져 있는 손의 특성상 다양한 동작이 가능하며 손 크기나 손동작이 사람마다 모두 다르기 때문에 다양한 사용자들을 대상으로 할 때, 일반적인 모델로는 정확한 인식이 어렵다. 본 논문에서는 다양한 사용자를 대상으로 정확히 손 제스처를 인식하기 위해 Mixture-of-Experts 기반 인식 방법을 적용하였다. 제안하는 인터페이스의 유용성을 평가하기 위해 가상 오케스트라 지휘 환경을 구현하여 인터페이스의 동작 성능을 분석하고 사용성 평가를 수행하였다. 그 결과, 사용자들이 쉽고 직관적으로 사용할 수 있으며 흥미를 유발함을 확인하였다.

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제스처 인식을 위한 손가락 개수 인식 방법 (A Finger Counting Method for Gesture Recognition)

  • 이도엽;신동규;신동일
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.29-37
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    • 2016
  • 인간은 의사소통을 통해서 상호관계를 유지시키고 발전시켜나간다. 의사소통은 크게 언어적 의사소통과 비언어적 의사소통으로 나뉜다. 언어적 의사소통은 말 또는 글을 사용하는 것이고 비언어적 의사소통은 몸동작으로 의사를 전달하는 것이다. 우리는 일상생활에서 대화를 할 때 말과 더불어 제스처를 함께 사용한다. 제스처는 비언어적 의사소통에 속하며, 다양한 형태와 움직임으로 의사를 전달할 수 있다. 이러한 이유로 제스처는 HCI 분야와 HRI 분야에서 NUI/NUX를 구현하기 위한 수단으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 키넥트와 손의 기하학적인 특징을 사용하여 손 영역 검출과 손가락 개수를 인식하는 방법을 제안한다. 키넥트가 제공하는 깊이 영상을 이용하여 영상에서 손 영역을 검출하고 손의 윤곽선과 중점의 거리를 비교하여 손가락 개수를 파악한다. 본 논문에서 제안한 방법에 따른 손가락 개수 인식률은 평균 98.5%이고 수행시간은 0.065ms이다. 이 방법은 기존의 연구와 비교 했을 때, 인식 속도가 빠르며, 복잡도가 O(n),으로써 성능 또한 우수하다. 향후 이를 통해 제스처의 인식 가능한 범위를 증가시켜 보다 컴퓨터와 인간의 상호작용이 수월해지는데 도움이 될 것이다.

에지 방향성 히스토그램과 HMM을 이용한 제스처 인식에 관한 연구 (A Study on Gesture Recognition using Edge Orientation Histogram and HMM)

  • 이기준
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.2647-2654
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    • 2011
  • 본 논문에서는 에지 방향성 히스토그램과 주성분 분석을 통해서 얻어진 특징 정보를 저차원 제스처 심볼로 구성하여 제스처를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법에 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다. 또한 제스처 인식 시 발생하는 잘못된 인식이나 인식 오차를 줄이기 위해 객체 공간상에 투영된 모델 특징 값을 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해서 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성한다. 이렇게 함으로써 임의의 입력 제스처는 확률 값이 가장 높은 해당 제스처 모델로 인식하게 된다.

연속적인 제스처와 언어 모델을 이용한 한글 입력 인터페이스 (A Hangul Input Interface Using Continuous Gestures and Language Models)

  • 김동호;권영희;김진형
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.586-588
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    • 2005
  • 휴대 전화와 PDA의 급속한 보급과 더불어, 휴대용 장치에서의 간단한 텍스트 입력 방식 연구의 중요성도 나날이 증대되고 있다. 현재 다양한 방식의 입력 방법들이 존재하나, 한글의 특성을 반영하지 않아 한글 입력에 적용하기 어려운 단점들이 존재한다. 본 연구에서는 2차원 평면상의 연속적인 제스처와 언어 모델을 이용하고, 한글의 특성을 고려한 새로운 한글 입력 방식을 제안한다.

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실시간 태권도 동작 평가시스템 구현 (An implementation of Real Time Motion Evaluation for Teakwondo)

  • 이은옥;이병권
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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    • pp.712-715
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    • 2016
  • 태권도 동작은 겨루기와 승단을 위한 품세로 구분된다. 본 연구에서는 승급 및 승단으로 사용되는 품세에 대한 동작을 심판의 판단이 아닌 제스처 센서를 이용해 실시간 평가를 할 수 있도록 평가시스템을 구현했다. 또한 제안하는 태권도의 동작의 경우 측면평가 부분이 있어 기존의 춤에 대한 전면 평가의 방식을 사용하지 않고 2개의 제스처 인식 센서를 이용해 다-방향으로 평가하도록 개발했다.

전역 및 부분 특징 정보를 이용한 제스처 인식 (Gesture Recognition using Global and Partial Feature Information)

  • 이용재;이칠우
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권8호
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    • pp.759-768
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    • 2005
  • 본 논문에서는 다중 혼합 특징 정보를 저 차원 제스처 심볼로 구성하여 제스처를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법에서는 깔, 다리의 위치나 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하기 때문에 유사한 신체 동작이나 신체 부위의 움직임에 따라 애매한 결과를 나타내었지만 제안한 방법은 신체의 어느 부위가 움직이는지를 나타내는 부분특징정보(partial feature information)와 전체적인 신체의 형상을 표현하는 전역특징정보(global feature information)를 이용함으로써 동작의 구분뿐만 아니라 유사한 동작을 인식할 수 있는 장점이 있다. 그리고 비교적 적은 계산량과 높은 인식률 때문에 감시 시스템이나 지적 인터페이스 시스템 같은 여러 응용 분야에 적용될 수 있다.