• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.4
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• pp.70-82
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• 1999

본 논문에서는 복잡한 영상에서 추출해낸 손 영역으로부터 제스처를 인식하여 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)을 위한 보다 자연스러운 인터페이스를 제공한다. 제안하는 방법은 정규화된 RGB 색상 공간에 정의한 피부색의 가우시안 분포를 이용해 조명의 변화나 개인의 차이에도 안정적으로 손 영역을 추출하며, 배경에 대한 상대적인 움직임을 이용해 복잡한 영상에서도 효과적으로 손 영역을 추출해 낸다. 추출된 손 영역은 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용해 각 제스처로 인식된다. 가상 환경과의 상호작용을 제공하기 위해 두 종류의 기본적인 정적 제스처들을 정의하며 간단한 구문론적 규칙을 사용해 하나 이상의 인식 결과들을 조합함으로써 적은 수의 제스처들만으로 보다 효율적이고 다양한 상호작용이 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 TM320C80 DSP 칩을 사용하여 구현되었으며 300×240 영상을 12Hz로 처리함으로써 빠른 속도로 가상 환경의 인터페이스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.844-846
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• 2005

본 논문은 시점에 독립적인 제스처 인식을 위하여 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 기존 제스처 연구에서 시점 문제와 행동 속도의 편차는 중요하면서도 어려운 문제이다. 첫째, 시점 문제는 하나의 단안 카메라나 스테레오 카메라를 이용하는 단방향 카메라 환경에서 발생하며 해결하기 어려운 문제이다. 모든 시점에서 학습시켜야 하는 기존 연구의 단점을 해결하기 위해, 다양한 시점입력에 독립적으로 인식을 할 수 있는 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 볼륨 모션 템플릿은 깊이 정보와 모션의 방향성 통해 최적의 가상 시점을 제공한다. 또한 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 시스템의 신뢰성과 확장성 또한 개선하였다. 두 번째, 제스처가 발생 시마다 생기는 속도의 편차 문제이다. 입력 제스처의 시간-정규화를 통해 해결할 수 있는데, 시간 정보 대신 모션 량을 사용하여 이를 해결하였다. 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 다양한 시점 입력에 대해 실험하였고, 기존 모션 히스토리 이미지와 비교하여 시점에 독립적인 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.892-895
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• 2018

본 논문에서는 키넥트(kinect)의 인체 추적 기능을 사용하여 다중 레이어 기능을 제공하는 제스처 인식 기반 드로잉 시스템을 설계 구현하였다. 제안된 드로잉 시스템은 제스처를 통해 자유롭게 그림을 그릴 수 있는 시스템으로 그림을 그리는 붓의 굵기 선택, 지우개를 이용한 그림 지우기, 사물을 이용한 물감색 선택, 템플릿을 이용한 그림그리기 등을 수행하는 다양한 제스처가 정의 되어 있고, 제스처를 이용하여 화면에 자유롭게 그림을 그릴 수 있도록 함으로써 사용자의 몰입감과 흥미를 높일 수 있도록 설계 구현되었다. 제안 시스템은 원하는 템플릿을 이용하여 색칠하기를 수행하는 템플릿 기반 드로잉 레이어와 템플릿 없이 자유롭게 그림을 그리는 프리 드로잉 레이어를 지원함으로써 다양한 그림 그리기가 가능하도록 구현되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.385-388
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• 2012

본 논문에서는 스마트 폰에 내장된 3축 가속도 센서를 이용해 제스처 훈련 및 테스터 데이터를 수집하고, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 근간으로 하는 효과적인 제스처 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 방법의 성능을 분석하기 위해 안드로이드 스마트 폰에서 동작하는 제스처 인식 프로그램을 개발하였고, 이것을 이용해 수행한 성능실험 결과를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.577-579
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• 2005

본 논문에서는 손 제스처를 사용한 2족 보행로봇 제어방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 입력 영상으로부터 사용자의 손을 검출하기 위해, 피부색 정보와 Hue의 불변 모멘트 정보를 사용한다. 검출된 손 영역은 Active Contour Model를 사용하여 추적한다. 손 제스처를 인식하기 위해 Hue의 불변 모멘 정보로부터, 검출된 손의 모양을판단하고 그 결과를 미리 정해둔 심벌 중에 하나로 할당한다. 이렇게 연속적으로 할당된 심벌들은 HMM(Hidden Markov Model) 인식기를 통해 인식 되고 로봇 명령어를 출력하며, 출력된 명령어에 따라 로봇이 제어된다. 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위해, 자체 제작한 2족 보행로봇(KAI)으로 6개의 손 제스처를 이용하여 사용자가 원격지에 있는 로봇의 보행을 제어하는 원격 로봇 보행 제어 시스템에 응용해 보았다. 실험 결과, $94\%$의 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1030-1031
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• 2014

본 논문에서는 3D Skeleton Model로 획득된 관절 정보를 이용하여 제스처를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 사람마다 각기 다른 신체 비율을 가지지만 각 관절 또는 신체의 구조는 같다는 사실을 바탕으로 관절의 각도를 기반으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.2
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• pp.15-23
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• 2016

In this paper we propose the depth-poselets using body-part-poses and also propose the method to recognize the gesture. Since the gestures are composed of sequential poses, in order to recognize a gesture, it should emphasize to obtain the time series pose. Because of distortion and high degree of freedom, it is difficult to recognize pose correctly. So, in this paper we used partial pose for obtaining a feature of the pose correctly without full-body-pose. In this paper, we define the 16 gestures, a depth image using a learning image was generated based on the defined gestures. The depth poselets that were proposed in this paper consists of principal three-dimensional coordinates of the depth image and its depth image of the body part. In the training process after receiving the input defined gesture by using a depth camera in order to train the gesture, the depth poselets were generated by obtaining 3D joint coordinates. And part-gesture HMM were constructed using the depth poselets. In the testing process after receiving the input test image by using a depth camera in order to test, it extracts foreground and extracts the body part of the input image by comparing depth poselets. And we check part gestures for recognizing gesture by using result of applying HMM. We can recognize the gestures efficiently by using HMM, and the recognition rates could be confirmed about 89%.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.12
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• pp.629-638
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• 2011

Mobile game have an advantage of mobility, portability, and simple interface. These advantages are useful for gesture recognition based game which should not have much content quantity and complex interface. This paper suggests gesture recognition based mobile game content with user movement could be applied directly to the mobile game wherever recognition system is equipped. Gesture is recognized by obtaining user area in image from the depth image of TOF camera and going through SVM(Support Vectorn Machine) using EOH(Edge Of Histogram) features of user area. And we confirmed that gesture recognition can be utilized to user input of mobile game content. Proposed technique can be applied to a variety of content, but this paper shows a simple way of game contents which is consisted of moving and jumping newly.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.1
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• pp.55-63
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• 2013

NUI(Natural User Interfaces) has been developed through CLI(Command Line Interfaces) and GUI(Graphical User Interfaces). NUI uses many different input modalities, including multi-touch, motion tracking, voice and stylus. In order to adopt NUI to legacy GUI applications, he/she must add device libraries, modify relevant source code and debug it. In this paper, we propose a gesture-based interface model that can be applied without modification of the existing event-based GUI applications and also present the XML schema for the specification of the model proposed. This paper shows a method of using the proposed model through a prototype.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.4 s.32
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• pp.85-91
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• 2004

The use of gestures provides an attractive alternate to cumbersome interface devices for human-computer interaction. This has motivated a very active research area concerned with computer vision-based analysis and interpretation of hand gestures The most important issues in gesture recognition are the simplification of algorithm and the reduction of processing time. The mathematical morphology based on geometrical set theory is best used to perform the processing. The key idea of proposed algorithm is to track a trajectory of center points in primitive elements extracted by morphological shape decomposition. The trajectory of morphological center points includes the information on shape orientation. Based on this characteristic we proposed the morphological gesture sequence recognition algorithm using feature vectors calculated to the trajectory of morphological center points. Through the experiment, we demonstrated the efficiency of proposed algorithm.