• 제목/요약/키워드: 제스처 컴퓨팅

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이중흐름 3차원 합성곱 신경망 구조를 이용한 효율적인 손 제스처 인식 방법 (An Efficient Hand Gesture Recognition Method using Two-Stream 3D Convolutional Neural Network Structure)

  • 최현종;노대철;김태영
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.66-74
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    • 2018
  • 최근 가상환경에서 몰입감을 늘리고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구는 특화된 센서나 장비를 요구하거나, 낮은 인식률을 보이고 있다. 본 논문은 정적 손 제스처와 동적 손 제스처 인식을 위해 카메라 이외의 별도의 센서나 장비 없이 딥러닝 기술을 사용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 일련의 손 제스처 영상을 고주파 영상으로 변환한 후 손 제스처 RGB 영상들과 이에 대한 고주파 영상들 각각에 대해 덴스넷 3차원 합성곱 신경망을 통해 학습한다. 6개의 정적 손 제스처와 9개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 기존 덴스넷에 비해 4.6%의 성능이 향상된 평균 92.6%의 인식률을 보였다. 본 연구결과를 검증하기 위하여 3D 디펜스 게임을 구현한 결과 평균 34ms로 제스처 인식이 가능하여 가상현실 응용의 실시간 사용자 인터페이스로 사용가능함을 알 수 있었다.

착용형 단말에서의 음성 인식과 제스처 인식을 융합한 멀티 모달 사용자 인터페이스 설계 (Design of Multimodal User Interface using Speech and Gesture Recognition for Wearable Watch Platform)

  • 성기은;박유진;강순주
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.418-423
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    • 2015
  • 기술 발전에 따른 착용형 단말의 기능들은 더 다양하고 복잡해지고 있다. 복잡한 기능 때문에 일반 사용자들도 기능을 사용하기 힘든 경우가 있다. 본 논문에서는 사용자에게 편리하고 간단한 인터페이스 방식을 제공하자는데 목적을 두고 있다. 음성 인식의 경우 사용자 입장에서 직관적이고 사용하기 편리할 뿐만 아니라 다양한 명령어를 입력할 수 있다. 하지만 음성 인식을 착용형 단말에서 사용할 경우 컴퓨팅 파워라든지 소모전력 등 하드웨어적인 제약이 있다. 또한 착용형 단말은 언제 사용자가 음성으로 명령을 내릴지 그 시점을 알 수가 없다. 따라서 명령을 입력 받기 위해서는 음성 인식이 항상 동작하여야 한다. 하지만 소모전력 문제 때문에 이와 같은 방법을 사용하기에는 무리가 있다. 음성 인식이 가지고 있는 문제점을 보완하기 위해 제스처 인식을 사용한다. 본 논문에서는 음성과 제스처를 혼합한 멀티 모달 인터페이스로 사용자에게 어떻게 편리한 인터페이스를 제공할 것인지에 대해 설명하고 있다.

모바일 카메라 기기를 이용한 손 제스처 인터페이스 (Hand Gesture Interface Using Mobile Camera Devices)

  • 이찬수;천성용;손명규;이상헌
    • 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.

구조적 템플렛 매칭에 기반을 둔 실시간 손 추적 및 인식 (Real-time hand tracking and recognition based on structured template matching)

  • 김송국;배기태;이칠우
    • 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.

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RGBD 이미지 기반 핸드제스처 분류 딥러닝 기법의 연구 (A Study on Hand Gesture Classification Deep learning method device based on RGBD Image)

  • 박종찬;이연;신병석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.1173-1175
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    • 2019
  • 소음이 심하거나 긴급한 상황 등에서 서로 다른 핸드제스처에 대한 인식을 컴퓨터의 입력으로 받고 이를 특정 명령으로 인식하는 등의 연구가 로봇 분야에서 연구되고 있다. 그러나 핸드제스처에 대한 전처리 과정에서 RGB데이터를 활용하거나 또는 스켈레톤을 활용하는 연구들이 다양하게 연구되었지만, 실생활에서의 노이즈가 많아 분류 정확도가 높지 않거나 컴퓨팅 파워의 사용이 과다한 문제가 발생했다. 본 논문에서는 RGBD 이미지를 사용하여 Hand Gesture를 트레이닝 받은 Keras 모델을 통해 입력받은 Hand Gesture을 분류하는 연구를 진행하였다. Depth Camera를 통하여 입력받은 Hand Gesture Raw-Data를 Image로 재구성하여 딥러닝을 진행하였다.

체화된 인지의 관점에서 과학관 제스처 기반 전시물의 관람객 상호작용 분석 (Interaction Analysis Between Visitors and Gesture-based Exhibits in Science Centers from Embodied Cognition Perspectives)

  • 소효정;이지향;오승재
    • 한국과학예술포럼
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    • 제25권
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    • pp.227-240
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    • 2016
  • 본 연구는 체화된 인지의 관점에서 과학관 방문객들이 다양한 유형의 체감형 인터랙티브 전시물과 상호작용하는 패턴의 분석을 통해 제스처 기반 전시물의 효과성 및 향후 전시물 설계에 주는 시사점을 모색하고자 하였다. 본 연구는 과학관에 설치된 네 개의 제스처 기반 전시물과 관람객이 상호작용하는 패턴을 측정하였다. 더불어 관람객이 제스처 기반 전시물에 대해 느끼는 관점을 알아보기 위해 총 14 그룹의 관람객과 반 구조화된 형식의 인터뷰를 실시하였다. 마지막으로 제스처 기반 전시물 설계의 실제 및 장단점을 분석하기 위해 네 명의 전문가와 인터뷰를 실시하였다. 연구결과 관람객이 제스처 기반 전시물과 상호 작용함에 있어 평균적으로 총 관람 시간이 짧고, 몰입도가 높은 관람자 수가 많지 않음을 확인할 수 있었다. 전문가와 관람객 모두 현재 과학관의 제스처 기반 전시물은 신기함에 집중된 경향이 있으며, 체험과 학습사이의 연계성에 대해서는 명확한 인식이 발견되지 않았다. 본 연구 결과를 종합하여 제시하는 제스처 기반 전시물 설계 시 고려점은 다음과 같다. 첫째, 관람객의 초기 참여를 유도하기 위해서는 전시물의 사용성과 목적성이 설계 초기 단계에서부터 고려되어야 한다. 둘째, 의미 있는 상호작용을 위해서는 초기 참여를 유지하는 것이 중요하며, 제스처 기반 전시물이 흥미를 위한 단순한 상호작용이 아닌 지적인 호기심을 자극하는 형태로 변모해야 한다. 셋째, 체화인지 관점에서 특정 제스처가 의미하는 메타포가 학습에 어떠한 연관성을 가지는지를 고려하여 설계에 반영해야 한다. 마지막으로 본 연구는 향후 제스처 기반 전시물이 관람객간의 대화와 탐구를 통한 상호작용을 유도하고 적응성을 가진 설계를 지향해야 함을 제시한다.

외부 환경에 강인한 딥러닝 기반 손 제스처 인식 (A Deep Learning-based Hand Gesture Recognition Robust to External Environments)

  • 오동한;이병희;김태영
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.31-39
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    • 2018
  • 최근 딥러닝을 기반으로 사용자의 손 제스처를 인식하여 가상현실 환경에서 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분 연구들은 손 정보를 얻기 위하여 별도 센서를 사용하거나 효율적인 학습을 위하여 전처리 과정을 거친다. 또한 조명의 변화나 손 일부가 가려지는 등과 같은 외부환경의 변화를 고려하지 못하고 있다. 본 논문은 일반 웹캠에서 얻어진 RGB 영상에서 별도의 전처리 과정없이 외부 환경에 강인한 딥러닝 기반 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 딥러닝 모델로 VGGNet과 GoogLeNet 구조를 개선하고, 각 구조의 성능을 비교한다. 조명이 어둡거나 손 일부가 가려지거나 시야에서 일부 벗어난 손 영상들이 포함된 데이터로 실험한 결과 본 연구에서 제시한 VGGNet과 GoogLeNet 구조는 각각 93.88%와 93.75%의 인식률을 보였고 메모리와 속도 측면에서 GoogLeNet이 VGGNet 보다 메모리를 약 3배 적게 사용하면서 처리속도는 10배 이상 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 실시간 처리가 가능하여 가상현실 환경에서 게임, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.

WPS와 장갑 장치 기반의 동적 제스처 인식기의 구현 (An Implementation of Dynamic Gesture Recognizer Based on WPS and Data Glove)

  • 김정현;노용완;홍광석
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권5호
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    • pp.561-568
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    • 2006
  • 차세대 PC를 위한 WPS(Wearable Personal Station)는 정보 처리 및 네트워크 기능을 포함하며 새로운 정보의 획득에 있어 공간적 한계성을 극복할 수 있는 '유비쿼터스 컴퓨팅'의 핵심 단말기로 정의할 수 있다. 기존의 유선 통신 모듈을 이용한 데스크톱 PC 기반의 제스처 인식기는 영상 또는 장갑 장치로부터 사용자의 의미 있는 동적 제스처 데이터를 획득함에 있어 공간상의 제약성 및 이동상의 한계성, 배경 및 음영조건의 변화에 따른 인식 성능의 변화 등 몇 가지 제약사항을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하고 해결하고자 제스처 입력모듈을 차세대 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다 또한 퍼지 알고리즘과 신경망 이론을 이용하여 독립적인 제스처 인식 시스템을 구현하고 개별 시스템의 성능을 비교, 분석함으로써 차세대 PC를 위한 보다 효율적이며 합리적인 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안된 제스처 인식시스템은 동적인 손의 움직임을 입력데이터로 처리하는 제스처 입력모듈과 입력된 데이터로부터 의미 있는 제스처를 분리하기 위한 관계형 DBMS모듈, 그리고 인식의 확장성과 연속된 동적 제스처 중에서 의미 있는 제스처를 인식하기 위한 퍼지 인식 모듈 및 신경망 인식 모듈로 구성되어 있다. 30인의 피실험자에 대하여 15회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 퍼지 제스처 인식 시스템에서는 98.8%, 신경망 제스처 인식시스템에서는 96.7%의 평균 인식률을 도출하였다.형성에도 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 셋째, 신뢰와는 다르게 서비스품질이 몰입에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 직접적인 영향이외에 서비스품질은 고객만족을 통하여 간접적으로 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객만족은 신뢰에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 고객들이 호텔서비스에 만족할수록 직접적으로 호텔에 대한 신뢰와 애착심이 증가하는 것을 알 수 있었고 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 신뢰에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 또한 고객만족은 몰입에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다.미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼

증강 현실을 위한 적외선 센서 인터페이스 (Infrared Sensor Interface for Augment Reality)

  • 최한용;장재혁;송창근;고영웅
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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    • pp.107-110
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    • 2010
  • 본 연구에서는 증강 현실 환경에서 사용자와의 상호 작용을 효율적으로 수행할 수 있는 적외선 기반 제스처 인터페이스를 제안한다. 제안하는 방식은 적외선 마커를 이용한 간단한 제스처를 통하여 홈오토메이션 시스템의 다양한 인터페이스 처리를 제공한다. 제안하는 시스템 프로토타입을 구현하였으며, 플랫폼을 다수의 사용자들을 대상으로 시연한 결과 직관적이고 쉬운 인터페이스임을 확인할 수 있었다.

착용형 멀티모달 제어 리모콘 (Wearable Multi-modal Remote Control)

  • 이동우;선우존;조일연;이철훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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    • pp.169-170
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    • 2008
  • 가전 기기제어를 위해서 통상적으로 리모컨을 사용하지만 집안에 넘쳐나는 리모콘 때문에 불편한 점이 있다. 본 논문에서는 URC 처럼 하나의 리모콘으로 사용할 착용형 시스템을 소개하고, 여러 개의 가전기기를 음성, 제스처 등과 같은 다양한 모달리티들을 이용하여 동일한 방법으로 제어 할 수 있는 방법을 제안하고 시스템을 소개한다.