• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.75-83
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• 2008

본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1564-1572
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• 2011

본 논문에서는 증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 기법을 제안한다. 손동작 인식은 사용자와 컴퓨터 사이의 친숙한 상호작용을 가능하게 한다. 하지만, 비젼 기반의 손동작 인식은 복잡한 손의 형태로 인한 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 손의 형태적인 특징을 이용한 새로운 모델을 제안한다. 제안하는 기법에서 손 인식은 카메라로부터 획득한 영상에서 손 영역을 분리하는 부분과 인식하는 부분으로 구성된다. 카메라로부터 획득한 영상에서 배정을 제거하고 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 분리한다. 다음으로 히스토그램을 이용하여 손의 특징점을 구하여 손의 형태를 계산한다. 마지막으로 판별된 손인식 정보를 이용하여 3차원 객체를 제어하는 증강현실 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 기법의 구현 속도가 빠르고 인식률도 91.7%로 비교적 높음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.56-63
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• 2007

본 논문은 신경망 (neural network: NN)과 mean-shift알고리즘을 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. 머리의 움직임에 강건한 시스템을 개발하기 위해서 먼저 피부색 모델과 연결 성분분석을 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 그 다음 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 얼굴 영역(face region)을 눈 영역(eye region)과 비눈 영역(non-eye region)으로 구분함으로써 눈을 찾는다. 이러한 눈 검출 방법은 안경의 착용 유무에 상관없이 사용자의 눈 영역을 정확히 검출 할 수 있게 한다. 일단 눈 영역이 찾아지면 이후 프레임에서의 눈 영역은 mean-shift알고리즘에 의해 정확하게 추적된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 제안된 시스템은 눈의 움직임을 이용한 인터페이스 시스템에 적용되었고, 이 인터페이스를 이용한 'aliens game'이 구현되었다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었으며, 또한 $320{\times}240$ 크기의 영상을 초당 30프레임의 빠른 속도로 처리함으로써 실시간 시스템에 적용될 수 있음을 보여주었다.