• 제목/요약/키워드: 제스처 제안

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행동 네트워크를 이용한 감정형 제스처 기반 대화 관리 시스템 (An Emotional Gesture-based Dialogue Management System using Behavior Network)

  • 윤종원;임성수;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권10호
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    • pp.779-787
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    • 2010
  • 최근 로봇의 다양한 활용과 더불어 로봇-사람간의 상호작용에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며, 대표적으로 자연어 처리나 대화중 제스처 생성 등의 방법이 로봇과 사람간의 의사소통에 적용되었다. 그러나 기존의 로봇-사람간의 의사소통을 위한 방법을 통해서는 정적인 의사소통만을 수행할 수 있다는 한계가 존재하며, 보다 자연스럽고 사실적인 의사소통 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보다 수준 높은 의사소통을 위해 감정형 제스처 기반 대화 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 베이지안 네트워크와 패턴 매칭을 이용하여 로봇과 사람간의 대화를 수행함과 동시에 로봇-사람간의 대화 도중 실시간으로 상황에 어울리는 로봇의 감정형 제스처를 생성한다 감정형 제스처 생성을 통해 로봇은 사람에게 대화를 보다 효과적으로 전달함과 더불어 사실적인 상호작용을 수행할 수 있다. 제스처 생성은 동적으로 변화하는 대화 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 행동 네트워크를 사용하였다. 이후 제안하는 감정형 제스처 기반 시스템의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 통해 감정이니 제스처를 사용하지 않는 기존의 대화 관리 시스템과의 비교를 수행하였다.

손 제스처 기반의 애완용 로봇 제어 (Hand gesture based a pet robot control)

  • 박세현;김태의;권경수
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.145-154
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    • 2008
  • 본 논문에서는 애완용 로봇에 장착된 카메라로부터 획득된 연속 영상에서 사용자의 손 제스처를 인식하여 로봇을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 손 검출, 특징 추출, 제스처 인식 로봇 제어의 4단계로 구성된다. 먼저 카메라로부터 입력된 영상에서 HSI 색상공간에 정의된 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 손 영역을 검출한다. 다음은 연속 영상에서 손 영역의 모양과 움직임에 따른 특징을 추출한다. 이때 의미 있는 제스처의 구분을 위해 손의 모양을 고려한다. 그 후에 손의 움직임에 의해 양자화된 심볼들을 입력으로 하는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 손 제스처는 인식된다. 마지막으로 인식된 제스처에 대응하는 명령에 따라 애완용 로봇이 동작하게 된다. 애완용 로봇을 제어하기 위한 명령으로 앉아, 일어서, 엎드려, 악수 등의 제스처를 정의하였다. 실험결과로 제안한 시스템을 이용하여 사용자가 제스처로 애완용 로봇을 제어 할 수 있음을 보였다.

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비접촉식 제스처 기반 3D 조형 태스크를 위한 다중 모달리티 인터페이스 디자인 연구 (Multi - Modal Interface Design for Non - Touch Gesture Based 3D Sculpting Task)

  • 손민지;유승헌
    • 디자인융복합연구
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    • 제16권5호
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    • pp.177-190
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    • 2017
  • 본 연구는 비접촉식 제스처 기반 조형 태스크의 직관성 향상을 위한 다중 모달리티 인터페이스 디자인 GSS를 제안하였다. 디자인 조형 과정 및 조형 형태에 대한 사용자 경험을 조사한 후, 기술 발전에 따른 세대별 조형 시스템을 분석하였다. 또, 비접촉 3D 조형 시스템상에서의 조형 제작 프로세스, 조형 제작 환경, 제스처와 조형 태스크 간의 관계성, 자연스러운 손 조합 패턴과 사용자 손동작 요소들을 정의하였다. 이후, 기존 비접촉 3D 조형 시스템상에서 비접촉식 제스처 인터랙션을 관찰하고 자연스러운 조형 제작을 위해 조형 작성자의 행동체계가 반영된 인터페이스의 시각적 메타포와 자연스러운 제스처 인터랙션을 유도할 수 있는 행동적 메타포를 도출하였다. 프로토타입을 개발한 후, 제안된 주요 조형 태스크별 제스처 세트의 직관성을 알아보기 위해 기존 조형 시스템들과 비교하여 사용성 평가를 진행하였다. 제안된 GSS 시스템의 제스처는 이해도, 기억성, 오류율에서 우수성을 보였다. 제스처 인터페이스는 사용자의 경험에 기반한 시각적/행동적 메타포를 바탕으로 시각적 모달리티가 함께 사용된 제스처 인터페이스를 사용자들에게 제공되어야 한다는 것을 확인하였다.

제스처 공간에서 클러스터링 방법을 이용한 제스처 동작 평가 (Gesture Motion Estimate Using Clustering Method on Gesture Space)

  • 이용재;이칠우
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.173-176
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    • 2001
  • 본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 영상을 계층적 클러스터링을 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 모델영상들을 연속성을 가진 클러스터로 분류하여 입력 영상과 계층적으로 비교할 수 있으며 동작에 관한 구체적 정보를 얻을 수 있다. 이 방법은 매칭 속도와 인식률을 개선하고 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.

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특징 벡터 보정 기반의 헤드 제스처 인식 (Head Gesture Recognition Technique based on Mean Acceleration Measure(MAM))

  • 전인자;최현일;이필규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.580-582
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    • 2000
  • 본 논문에서는 MAM을 이용한 특징 벡터의 보정을 기반으로 하는 헤드 제스처 인식에 관해 기술한다. 제안된 시스템은 얼굴 움직임 검출 모듈과 눈 영역 추적 모듈, 미 측정된 벡터 보정 모듈, 측정된 제스처에 대한 인식모듈로 구성된다. 신경망과 모자이크 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에서 눈 영역을 검출한다. 만약 눈의 쌍이 검출되지 않는다면 시스템은 특징 벡터 보정(MAM)을 수행하여 손실된 정보를 예측한다. 검출된 눈 영역은 정규화된 벡터로 변경된다. 이 벡터의 분산을 이용하여 긍정, 부정, 중립의 제스처를 판단한다. 제스처의 인식은 직접 관측, 이중 HMM, 삼중 HMM을 사용한 다중 인식기를 이용한다.

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모바일 SMS용 캐릭터 애니메이션을 위한 감정 기반 제스처 스타일화 (Emotion-based Gesture Stylization For Animated SMS)

  • 변혜원;이정숙
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.802-816
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    • 2010
  • 새로운 텍스트 입력으로부터 제스처를 생성하는 것은 컴퓨터 게임, 가상현실 등의 응용분야에서 종종 요구되는 중요한 문제이다. 최근에는 유명 아나운서와 같은 특정인의 제스처를 모방하는 제스처 스타일화에 관한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기쁨이나 슬픔과 같은 감정을 이용하여 제스처를 스타일화하려는 시도는 많지 않다. 또한 이전의 연구는 대부분 실시간 알고리즘에 초점을 맞추고 있지 않다. 본 논문에서는 SMS 문장을 캐릭터 얼굴 표정과 제스처 애니메이션으로 자동 변환하고 감정 요소를 이용하여 제스처를 스타일화하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 가장 큰 특징은 제스처에 희로애락의 감정을 결합하는 실시간 알고리즘을 제시하는데 있다. 모바일 단말기를 플랫폼으로 하기 때문에 서버와 단말기에 작업을 적절하게 분배하고 초당 20프레임 이상의 실시간 수행을 보장한다. 먼저, 디즈니 영상에서 감정을 표현하는 단어와 이에 해당하는 제스처를 추출하고 통계적으로 모델링 한 후, 감정과 제스처의 결합을 위하여 Laban의 움직임 이론을 도입한다. 제안된 시스템의 타당성과 기존 서비스와의 대체 적정도를 알아보기 위해서 사용자 반응을 조사 분석한다.

다중 사용자를 위한 Dynamic Time Warping 기반의 특징 강조형 제스처 인식 모델 (Feature-Strengthened Gesture Recognition Model Based on Dynamic Time Warping for Multi-Users)

  • 이석균;엄현민;권혁태
    • 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.

다중 터치 입력 장치를 이용한 제스처 기반의 게임 시스템 (A Gesture-based Game System using Multiple Touch Input Device)

  • 손해성;서인교;김정훈;윤태수;이동훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.807-810
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    • 2010
  • 본 논문에서는 복수 개의 터치 입력 장치를 통해 각각의 제스처를 입력하고, 입력된 제스처와 화면에 출력되는 제스처의 일치여부 및 정확도를 판단하는 제스처 기반의 게임 시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 복수 개의 터치 패널과 Desktop 또는 Embedded Board 등의 프로세싱 장치의 하드웨어와 SDL(Simple Directmedia Layer) 라이브러리를 기반으로 한 소프트웨어로 구성된다. 시스템은 미리 정의된 방향을 가지는 3가지의 제스처를 제공하며 사용자의 제스처 입력을 받아 화면에 출력된 제스처와 비교해 일치여부, 정확도를 판단하여 4가지의 결과를 출력한다. 구현된 시스템에 기존의 콘텐츠를 변환 적용하거나 새로운 기획을 이용하여 새로운 게임 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

자연스러운 손 추출 및 추적 (Natural Hand Detection and Tracking)

  • 김혜진;곽근창;김도형;배경숙;윤호섭;지수영
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.148-153
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    • 2006
  • 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.

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키넥트 센서 데이터를 이용한 손 제스처 인식 (Hand Gesture Recognition from Kinect Sensor Data)

  • 조선영;변혜란;이희경;차지훈
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.447-458
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    • 2012
  • 본 논문에서는 키넥트 센서로부터 획득한 관절 정보를 이용하여 손 제스처를 인식하는 방법을 나타낸다. 관절 정보에 대한 관찰열을 표현하기 위한 특징으로 방향 변형에 강인한 다각도 결합 히스토그램 특징을 제안한다. 제안한 특징은 다양한 각도의 양자화 레벨을 갖는 여러 개의 각도 히스토그램들을 결합함으로써, 사람 및 환경에 따라 발생할 수 있는 제스처의 방향 변형에 강인하게 제스처를 표현한다. 또한, 다각도 결합 히스토그램으로 표현된 제스처 관찰열은 랜덤 결정 포레스트 분류기와 잘 겹합되어 높은 성능으로 제스처의 클래스를 인식한다. 키넥트 센서로부터 획득한 정적 및 동적 타입의 손 제스처 데이터셋에서 실험을 진행하였고, 다른 제스처 특징 및 분류기를 갖는 방법과의 인식 성능 비교를 통해 제안하는 방법의 우수함을 입증하였다.