• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.238-245
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• 2013

제스처 인식은 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 활발히 연구되는 중요한 분야이다. 본 논문에서는 키넥트 카메라로부터 입력되는 사용자의 3차원 관절(joint) 정보를 해석하여 제스처를 인식하는 방법이 제안된다. 대상으로 하는 제스처의 분포 특성에 따라 분류 트리를 설계하고 입력 패턴을 분류한다. 그리고 제스처를 리샘플링 및 정규화 하여 일정한 구간으로 나누고 각 구간의 체인코드 히스토그램을 추출한다. 트리의 각 노드별로 분류된 제스처에 다중 클래스 SVM(Multiclass Support Vector Machine)를 적용하여 학습한다. 이후 입력 데이터를 구성된 트리로 분류한 다음, 학습된 다중 클래스 SVM을 적용하여 제스처를 분류한다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권1호
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• pp.16-24
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• 2015

본 논문에서는 멀티터치 추적 및 제스처 인식을 위하여 MRF기반 입자필터와 제스처 우도 측정 방법을 제안한다. 멀티터치 추적에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 강탈 문제이며 터치 객체 추적기가 이웃 터치 객체에게 빼앗기는 현상을 가리킨다. 강탈 문제의 원인은 입자필터의 예측 입자들이 이웃 터치 객체에 가까이 갈 경우 입자의 가중치(우도)가 낮아야 하지만 이웃 객체 영향으로 높게 계산되는 오류 때문이다. 따라서 MRF를 기반으로 이웃 객체에 가까운 입자의 가중치를 낮추는 벌점함수를 정의한다. MRF가 멀티터치를 노드로 정의하고 거리가 가까운 이웃 멀티터치들을 에지로 표현한 그래프정보이므로 이웃 멀티터치들에 대한 데이터구조로 활용되기 쉽다. 또한 MRF 그래프 정보를 바탕으로 멀티터치 제스처 분석이 가능하다. 본 논문에서는 MRF를 기반으로 다양한 제스처 우도를 정의할 수 있는 방법을 서술한다. 실험 결과에서는 제안 방법이 효과적으로 강탈 현상을 회피하고 멀티터치 제스처 우도를 정확히 측정할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.103-113
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• 2011

본 논문은 치매 예방을 위한 제스처 인식 기반 3D기능성 게임을 제안한다. 제안된 기능성 게임은 전신 제스처 인식을 이용함으로써 사용자의 두뇌 사용능력과 신체활동성을 증가시켜 치매 예방의 효과를 향상시킬 수 있도록 하였다. 기존에 개발된 제스처 인식 기술에 사용된 카메라들은 인식률과 가동영역이 한계적이다. 보다 안정적인 전신 제스처인식을 위해 3D depth 카메라로부터 사용자를 인식하고 사용자의 관절 정보를 획득하였으며 관절의 움직임을 분석하여 전신 제스처를 인식하였다. 게임 콘텐츠로는 치매의 대표적인 원인인 뇌세포의 퇴화에 초점을 맞춰 기억력, 논리력, 산술능력, 공간인지능력 등을 훈련할 수 있도록 구성하였다. 사용자 별로 게임 결과를 저장하고 분석하여 인지능력 향상 정도를 측정할 수 있도록 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.723-730
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• 2013

본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.580-582
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• 2012

본 논문에서는 얼굴검출을 통한 실시간 피부색 모델링과 거리정보를 결합하여 손 영역을 검출하고 손 움직임에 따른 방향 및 원 제스처 인식을 위한 규칙 기반 인식방법을 제안한다. 기존과는 달리 손좌표를 사용하는 대신 기존 프레임과 현재 프레임에서의 손 좌표 차이를 이용하여 제스처 구간을 설정하고 자연스러운 제스처 동작에서의 속도변화를 고려할 수 있도록 한다. 실험 데이터는 5명을 대상으로 4방향과 원을 포함하여 총 5가지 제스처를 10회씩 실행하여 획득하였다. 이들 데이터에 대한 인식 실험에서 97%의 인식률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.393-395
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• 2012

다양한 스마트 기기의 출현과 함께 정보보호를 위한 보다 강건한 사용자 인증 시스템에 대한 요구도 증대되고 있다. 하지만 스마트 기기별로 호환성을 유지하면서도 사용자 인증을 수행하기 위해서는 각 기기에서 공통적으로 제공되는 센서의 활용이 필요하며, 영상 기반 다중 생체 인식에 기반을 둔 사용자 인증 시스템은 이에 대한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전통적으로 사용자 인증에 사용되고 있는 얼굴 인식과 더불어 영상 기반의 제스처 인식을 함께 사용함으로서 호환성을 유지하면서도 강건한 사용자 인증 시스템을 제안하였다. 그리고 제스처 인식 데이터베이스의 하나인 ChaLearn 데이터에 적용하여 인식 성능을 평가하였다. 그 결과 기존의 스마트 기기에서 가속도계, 자이로스코프 또는 터치 패널에 의한 제스처 인식이 아니라 영상 기반의 제스처 인식을 사용하여 호환성의 확보뿐만 아니라 사용자 인증 성능 또한 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.247-254
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• 2013

본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 최근 스마트 TV에 대한 보급으로 관련 산업이 주목받고 있다. 기존 리모컨을 이용하여 TV를 컨트롤 하던 시대에서 벗어나 제스처를 이용하여 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. AdaBoost 학습 모델에 신체 정규화 된 시간 간격 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 실제 동영상 플레이어와 연결하여 적용하였고, 실험 후 좌표 변화를 이용한 알고리즘에 비해 정확도가 향상되었음을 확인하였다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1337-1346
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• 2005

본 논문에서는 지능형 로봇의 구현을 위한 효율적인 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 2차원 기반 제스처 인식 방법들은 제스처의 3차원 특성을 정확하게 표현할 수 없으며, 3차원 정보를 추가로 사용하는 경우 3차원 데이터의 에러와 시스템의 복잡성 때문에 그 활용에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 이들 단점을 보완하기 위하여, 3차원 공간에서의 제스처를 효율적으로 정량화하는 방법으로 2차원 형상 정보와 3차원 깊이 정보를 동시에 포함하는 제스처 캡처링 모델 APM(active plane mode)을 제안한다. APM은 외관 특성 및 영상의 노이즈에 덜 민감한 특징이 있으며, 행위자의 변화에도 보다 안정적인 인식을 수행할 수 있는 장점이 있다. 이렇게 추출된 제스처 특징은 주성분 분석법(PCA)과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 분석되고, 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 서로 다른 15명의 제스처에 대해 실험한 결과 $90\%$ 이상의 인식 결과를 보였으며, 지능형 로봇뿐만 아니라 지적 인터페이스 시스템과 같은 여러 응용 시스템에 적용될 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1037-1043
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• 2006

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 오피스 환경에서 가장 직관적인 HCI 수단인 손 제스처를 사용하여 대형 스크린 상의 응용 프로그램들을 쉽게 제어할 수 있는 시스템을 제안한다. 손 제스처는 손 영역의 정보, 손 중심점의 위치 변화값과 손가락 형상을 이용하여 시스템 제어에 필요한 종류들을 미리 정의해 둔다. 먼저 효율적으로 손 영역 획득을 위해 적외선 카메라를 사용하여 연속된 영상을 획득한다. 획득된 영상 프레임으로부터 구조적 템플레이트 매칭 방법을 사용하여 손의 중심(centroid) 및 손가락끝(fingertip)을 검출한다. 인식과정에서는 양손의 Euclidean distance와 손가락 형상 정보를 이용하여 미리 정의된 제스처와 비교하여 인식을 행한다. 본 논문에서 제안한 비전 기반 hand gesture 제어 시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 이해하는데 많은 이점을 제공할 수 있다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증한다.