• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.162-166
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• 2010

기존의 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 제어하는 손 인터페이스들은 대부분이 2차원 영상을 분석, 제어하는 간단한 구조로 되어 있거나 3차원 분석의 경우 주로 두 대의 카메라로 영상을 입력 받아 매 프레임 많은 연산을 처리하는 불필요한 구조로 구현된 경우가 많다. 본 논문에서 제안하는 가상 양시점화 기법은 두 카메라 사이의 변환 정보를 호모그래피(Homography) 행렬로 계산한 후에는 오직 한 대의 카메라만을 이용하여 사실적인 3차원 손 좌표 복원을 수행한다. 즉, 초기에 구해진 호모그래피 행렬을 통해 가상의 두 번째 카메라의 좌표 값을 예측하여 한 대의 카메라만을 사용하면서도 두 대의 카메라로 처리하는 것과 같은 결과를 얻으려는 시도이다. 이는 단일 손 영상을 분석하여 3차원 정보를 유추하는 기존의 3차원 손인터페이스 방식에 비해 보다 정확한 3차원 정보를 얻을 수 있으며, 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량의 감소로 실시간 처리에 있어 효율적이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.5
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• pp.20-28
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• 2010

In this paper, we propose a hand gesture interface for the manipulation of augmented objects in 3D space using a camera. Generally a marker is used for the detection of 3D movement in 2D images. However marker based system has obvious defects since markers are always to be included in the image or we need additional equipments for controling objects, which results in reduced immersion. To overcome this problem, we replace marker by planar hand shape by estimating the hand pose. Kalman filter is for robust tracking of the hand shape. The experimental result indicates the feasibility of the proposed algorithm for hand based AR interfaces.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.897-902
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 인간이 요구하는 다양한 인터페이스를 제공하지 못한다는 점에서 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 카메라를 통해 인간의 손 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 손은 자유도가 높고 3차원의 view direction에 의해 형상이 매우 심하게 변한다. 따라서 윤곽선 기반방법과 같은 2차원으로 투영된 영상에서 contour나 edge의 정보로 손 제스처를 인식하는 데는 한계가 있다. 그러나 모델기반 방법은 3차원 정보를 이용하기 때문에 손 제스처를 인식하는데 좋으나 계산량이 많아 실시간으로 처리하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 손 형상에 대한 대규모 데이터베이스를 구성하고 정규화된 공간에서 Feature 간의 연관성을 파악하여 훈련 데이터 모델을 구성하여 비교함으로써 실시간으로 손 포즈를 구별할 수 있다. 이러한 통계적 학습 기반의 알고리즘은 다양한 데이터와 좋은 feature의 검출이 최적의 성능을 구현하는 것과 연관된다. 따라서 배경으로부터 노이즈를 최대한 줄이기 위해 피부의 색상 정보를 이용하여 손 후보 영역을 검출하고 검출된 후보 영역으로부터 HLF(Haar-like Feature)를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손 영역으로부터 패턴 분류 과정을 거쳐 손 포즈를 인식 하게 된다. 패턴 분류 과정은 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 되는데 미리 학습된 각 포즈에 대한 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 된다. HLF는 Violar가 얼굴 검출에 적용한 것으로 얼굴 검출에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 HLF를 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 피부색의 색상 정보를 이용 배경과 손 영상을 최대한 분리하여 배경의 대부분이 Adaboost-Haar Classifier의 첫 번째 스테이지에서 제거되는 방법을 이용하여 그 성능을 더 향상 시켜 손 형상 인식에 적용하였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.13 no.5
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• pp.43-54
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• 2013

With the consistent development of the 3D application technique, visuals are available at more realistic quality and are utilized in many applications like game. In particular, interacting with 3D objects in virtual environments, 3D graphics have led to a substantial development in the augmented reality. This study proposes a 3D user interface to control objects in 3D space through virtual two-view method using only one camera. To do so, homography matrix including transformation information between arbitrary two positions of camera is calculated and 3D coordinates are reconstructed by employing the 2D hand coordinates derived from the single camera, homography matrix and projection matrix of camera. This method will result in more accurate and quick 3D information. This approach may be advantageous with respect to the reduced amount of calculation needed for using one camera rather than two and may be effective at the same time for real-time processes while it is economically efficient.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.752-753
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• 2023

본 논문에서는 손가락 관절의 운동범위와 MediaPipe 손 추적기를 이용하여 3 차원 손 추적 방법을 설계하였다. MediaPipe 손 추적기가 추정한 신뢰할 수 있는 2 차원 좌표를 바탕으로 손 랜드마크의 깊이를 추정한 후, 손가락 관절 운동범위와 부합한 결과를 도출하였다. 본 논문에서 제안한 3 차원 손 추적 방법은 전용 하드웨어 없이 동작하며 기존의 3 차원 손 추적기에 비해 보다 직관적인 인간-컴퓨터 인터페이스 확산에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.97-100
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• 2007

이 논문에서는 비전 시스템 기반 동작 인식 인터페이스 시스템으로 스테레오 카메라와 동적 제스처를 이용한 방식을 제안한다. 스테레오 카메라로부터 얻은 영상으로 손의 3차원 위치를 검출하고 이를 바탕으로 손의 동작을 추적하고 이를 인식함으로써 동적 제스처에 기반 한 동작 인식 방법을 제시한다. 이러한 깊이에 따른 제스처 동작을 인식하는 방법으로 단순한 컨트롤러부터 IPTV 제어나 가상의 마우스 제작이 가능한 본질적으로 편하고 자연스러운 인터페이스 구현 방향을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.91-96
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• 2008

증강현실(Augmented Reality)을 위한 효과적인 비전 기반 인터페이스 개발은 꾸준히 진행되어 왔으나, 대부분 환경적 제약을 받거나, 특수한 장비 혹은 복잡한 모델을 요구한다. 예를 들어, 마커를 이용하면 구현 상의 편의성과 정확성을 보장하지만, 일반적으로 마커는 환경과 대비되는 모양을 가지기 때문에, 사용자에게 거부감을 줄 수 있으며 무엇보다 복잡한 인터랙션에는 적용되기 힘들다. 한편, 손동작을 이용할 경우, 자연스럽고 다양한 인터랙션을 수행할 수 있지만, 색을 이용한 손동작 인식은 복잡한 환경에서 인식률이 크게 저하되고, 3 차원 모델 기반의 손동작 인식은 많은 연산량을 필요로 한다는 문제점을 가진다. 이로 인해 지금까지 제안된 방법을 증강현실 시스템에 적용하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 기본적으로 손동작을 이용한 인터페이스를 제안하는데, 손동작 인식을 위한 알고리즘을 효율적으로 개선함으로써, 복잡한 환경에서 적은 연산량으로 자연스러운 인터랙션을 제공하고자 한다. 제안방법은 손목에 컬러 밴드를 착용하고, 색 정보를 이용하여 손을 포함하는 최소 영역을 용이하게 검출함으로써, 손 동작 인식률이 좋아지도록 하였다. 제안된 인터페이스는 손의 자연스러운 움직임을 감지해서 손의 모양과 동작에 따라서 가상의 물체를 자연스럽게 제어할 수 있도록 해 준다. 예를 들어, 손이 지정한 위치에 가상의 물체를 나타내고, 가상의 물체를 잡고 다양한 조작을 하는 등의 제어를 할 수 있다. 다양한 환경에서의 실험 및 사용자 평가를 통해 제안된 인터페이스의 유용성을 검증하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.6
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• pp.471-478
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• 2009

Recently, researches for user interface are remarkably processed due to the explosive growth of 3-dimensional contents and applications, and the spread class of computer user. This paper proposes a novel method to manipulate windows efficiently using only the intuitive motion of hand. Previous methods have some drawbacks such as burden of expensive device, high complexity of gesture recognition, assistance of additional information using marker, and so on. To improve the defects, we propose a novel visual touchless interface. First, we detect hand region using hue channel in HSV color space to control window using hand. The distance transform method is applied to detect centroid of hand and curvature of hand contour is used to determine position of fingertips. Finally, by using the hand motion information, we recognize hand gesture as one of predefined seven motions. Recognized hand gesture is to be a command to control window. In the proposed method, user can manipulate windows with sense of depth in the real environment because the method adopts stereo camera. Intuitive manipulation is also available because the proposed method supports visual touch for the virtual object, which user want to manipulate, only using simple motions of hand. Finally, the efficiency of the proposed method is verified via an application based on our proposed interface.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.14 no.6
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• pp.66-74
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• 2018

Recently, there has been active studies on hand gesture recognition to increase immersion and provide user-friendly interaction in a virtual reality environment. However, most studies require specialized sensors or equipment, or show low recognition rates. This paper proposes a hand gesture recognition method using Deep Learning technology without separate sensors or equipment other than camera to recognize static and dynamic hand gestures. First, a series of hand gesture input images are converted into high-frequency images, then each of the hand gestures RGB images and their high-frequency images is learned through the DenseNet three-dimensional Convolutional Neural Network. Experimental results on 6 static hand gestures and 9 dynamic hand gestures showed an average of 92.6% recognition rate and increased 4.6% compared to previous DenseNet. The 3D defense game was implemented to verify the results of our study, and an average speed of 30 ms of gesture recognition was found to be available as a real-time user interface for virtual reality applications.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.24 no.5
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• pp.41-48
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• 2018

The most natural way to increase immersion and provide free interaction in a virtual environment is to provide a gesture interface using the user's hand. However, most studies about hand gesture recognition require specialized sensors or equipment, or show low recognition rates. This paper proposes a three-dimensional DenseNet Convolutional Neural Network that enables recognition of hand gestures with no sensors or equipment other than an RGB camera for hand gesture input and introduces a virtual reality game based on it. Experimental results on 4 static hand gestures and 6 dynamic hand gestures showed that they could be used as real-time user interfaces for virtual reality games with an average recognition rate of 94.2% at 50ms. Results of this research can be used as a hand gesture interface not only for games but also for education, medicine, and shopping.