• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.328-336
• /
• 2012

In this paper, we propose a robust fingertip extraction and extended Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) based robust hand gesture recognition for natural human-like HRI (Human-Robot Interaction). Firstly, for efficient and rapid hand detection, the hand candidate regions are segmented by the combination with robust $YC_bC_r$ skin color model and haar-like features based adaboost. Using the extracted hand candidate regions, we estimate the palm region and fingertip position from distance transformation based voting and geometrical feature of hands. From the hand orientation and palm center position, we find the optimal fingertip position and its orientation. Then using extended CAMSHIFT, we reliably track the 2D hand gesture trajectory with extracted fingertip. Finally, we applied the conditional density propagation (CONDENSATION) to recognize the pre-defined temporal motion trajectories. Experimental results show that the proposed algorithm not only rapidly extracts the hand region with accurately extracted fingertip and its angle but also robustly tracks the hand under different illumination, size and rotation conditions. Using these results, we successfully recognize the multiple hand gestures.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.316-323
• /
• 2010

본 논문에서는 증강현실 응용을 위한 손 끝점 추출과 손 동작 인식 기법을 제안한다. 먼저 RGB 컬러 영역에서 HSV 컬러 영역으로 영상을 변환하고, H, S 값에 대한 이중 임계값과 영역 확장 기법, 연결 요소 분석을 이용한 손을 분할한다. 다음으로 가상 키보드와 마우스의 입력을 위해서 모폴로지 연산과 감산을 통하여 검지와 엄지 손가락 끝점을 추출한다. 마지막으로 마우스 버튼 클릭의 역할을 하기 위하여 손바닥의 무게중심점에 대한 엄지와 검지 손가락 끝점의 각도를 계산하여 엄지와 검지 손가락의 떨어지고, 붙는 동작을 인식한다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법이 고속으로 정확하게 손을 분할하고, 손 끝점을 추출하여 손 동작을 인식할 수 있음을 보여주었다. 제안 기법은 증강 현실 응용을 위한 정보 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권9호
• /
• pp.345-350
• /
• 2018

본 연구는 지정맥 인식에 중요한 정맥 패턴 특징검출을 위한 알고리즘이다. 특징검출 알고리즘은 패턴인식 시 인식결과에 많은 영향을 끼치므로 중요하다. 인식률은 손가락 위치 변화에 따라 기준도 변화되므로 저하되는 특징을 가지고 있다. 또한, 손가락에 적외선 광을 조사하여 획득한 영상은 영상 배경과 혈관 패턴을 분리하기에 어렵고, 영상 전처리과정을 수행하므로 검출시간이 증대되는 특징을 가지고 있다. 이를 위해, 제시하는 알고리즘은 영상 전처리과정이 없이 수행되어 검출 시간을 줄일 수 있고, 지정맥 영상에 SWDA(Shifted Waveform Data Analysis) 알고리즘을 적용하여 손가락 마디 위치 및 정맥 패턴 검출이 가능한 특징을 가지고 있다. 적외선 투과율이 낮아 상대적으로 어두운 정맥 영상도 검출 오류 최소화가 가능한 특징을 보였다. 또한, 손가락 마디 위치는 분류 단계에서 기준으로 활용하면 인식률 저하를 보완할 수 있는 특징을 가지고 있다. 추후 손바닥, 손목 등 신체 여러 인식분야에 제안하는 알고리즘을 적용한다면 생체 특징 검출 정확도 향상 및 인식 수행 시간 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
• /
• pp.267-270
• /
• 1997

Oxygen saturation is an important parameter in clinical fields; fetal monitoring, apnea, emergency medicine etc. Because of monitoring patients continuously, pulse oximeter that measures oxigen saturation non-invasively is regarded attentively. But, though research about accuracy of signal extraction has been developed, it actually plays a supplementary part in hospital for not trusting the principle of measurement by clinicians. In this paper focusing on these things, first we suggested simple mathematical modelling on separating do components, ac components andnoise components in optical signal transmitted from fingertip or earlobe, and then we considered oxygen saturation computing algorithm using integral ratio of pulsating components. Last, we analyzed its effect by comparing received data.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
• /
• 제21권4호
• /
• pp.345-355
• /
• 2021

Background: This study aimed to evaluate the efficacy of external vibrating devices and counterstimulation on a child's dental anxiety, apprehension, and pain perception during local anesthetic administration. Methods: This was a prospective, randomized, parallel-arm, single-blinded interventional, clinical trial. One hundred children aged 4-11 years, requiring pulp therapy or extraction under local anesthesia (LA), were recruited and allocated equally into two groups (1:1) based on the interventions used: Group BD (n = 50) received vibration using a Buzzy^® device {MMJ Labs, Atlanta, GE, USA} as a behavior guidance technique; Group CS (n = 50) received counterstimulation for the same technique. Anxiety levels [Venham's Clinical Anxiety Rating Scale (VCARS), Venham Picture Test (VPT), Pulse oximeter {Gibson, Fingertip Pulse Oximeter}, Beijing, China)] were assessed before, during, and after LA administration, while pain perception [Wong-Baker Faces Pain Rating Scale (WBFPS), Visual Analogue Scale (VAS)] was evaluated immediately after injection. Statistical analysis was performed using the Student's t-test to assess the mean difference between the two groups and the repeated measures ANOVA for testing the mean difference in the pulse rates. Statistical significance was set at P < 0.05. Results: Significant differences in mean pulse rate values were observed in both groups. In contrast, the children in the BD group had higher diminution (P < 0.05), whereas the mean VCARS and VPT scores were conspicuous (P < 0.05). Based on the mean WBFPS and VAS scores, delayed pain perception after LA injection was more prominent in the BD group than in the CS group. Conclusion: External vibration using a Buzzy^® device is comparatively better than counterstimulation in alleviating needle-associated anxiety in children requiring extraction and pulpectomy.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.25-32
• /
• 1998

본 논문은 맥동 성분의 적분비를 이용한 펄스 옥시메터의 산소포화도 계산 모델의 설계 및 분석에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 손가락이나 귀볼에서 투과된 광신호를 직류성분 A 와 맥동성분 A , Sinwt 잡음성분 A 등으로 모델링하였다. 또한 맥동성분과 직류성분의 효율적인 분리를 위해 맥동성분에 대한 평균치 A 를 직류성분으로 규정하였고, 적분비를 이용하여 잡음성분을 어떻게 제거 하는지에 관하여도 기술하였다. 본 알고리즘은 신호의 맥동성분을 단순 가산에 의한 적분 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 산소농도 추출을 간략하게 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 알고리즘 성능평가는 펄스 옥시메터에서 많이 사용하고 있는 맥동성분의 진폭비를 이용한 방법과 비교하였다. 비교결과는 본 알고리즘에서 샘플링 시간을 고려한 최적의 조건인 4주기의 면적계산 주기를 가졌을 때 기존의 방식보다 평균오차가 1%정도 향상되었으며, 회귀직선의 신뢰도를 보여주는 결정계수 r 도 0.985로 0.970보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.49-56
• /
• 2010

본 논문에서는 사용자의 손을 인식하여 가상현실 게임 환경에서 가상의 손을 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 카메라를 통해 획득한 영상을 통하여 사용자의 손 이동과 가리키는 방향에 대한 정보를 획득하고 이를 이용하여 가상의 손을 게임 화면에 나타낸다. 사용자의 손의 움직임은 가상의 손이 물건을 선택하고 옮기도록 하는 입력 인터페이스로 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 비전 기반 손 인식 기법으로 먼저 RGB 컬러영역에서 HSV 컬러영역으로 입력영상을 변환하고 H, S 값에 대한 이중 임계값과 연결 요소 분석을 이용하여 손 영역을 분할한다. 다음으로 분할된 영역에 대하여 0, 1차 모멘트를 적용하고 이를 이용하여 손 영역에 대한 무게 중심점을 구한다. 구해진 무게중심점은 손의 중심에 위치하게 되며, 분할된 손 영역의 픽셀 집합 중 무게중심점으로부터 멀리 떨어진 픽셀들을 손가락의 끝점으로 인식한다. 마지막으로 무게중심점과 손 끝점에 대한 벡터를 통하여 손의 축을 구한다. 인식 안정성과 성능을 높이기 위하여 누적 버퍼를 이용한 떨림 보정과 경계상자를 이용한 처리 영역을 설정하였다. 본 논문의 방법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 방법들에 비하여 별도의 착용 마커를 두지 않고 실시간으로 처리가 가능하다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법으로 정확하게 손을 분할하고, 안정된 인식 결과를 고속으로 처리할 수 있음을 보여주었다.