스마트폰 어플리케이션 수의 증가는 새로운 유저인터페이스에 대한 중요성을 증대시켰으며, 다양한 센서를 융합한 유저인터페이스 개발 연구의 관심을 유도하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 있는 가속도 센서, 자계 센서, 자이로 센서 정보를 융합하여 사용자 모션 제스처를 인식할 수 있는 새로운 유저인터페이스를 제안한다. 제안 방법은 유합 센서 정보로부터 스마트폰의 3차원 방위 정보를 구하고, HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 손동작 제스처를 인식한다. 특히 제안된 스마트폰의 3차원 방위 좌표계를 구면 좌표계로 변환하는 양자화 방법은 기본 축 회전에 더욱 민감한 인식이 이루어지도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 93%로의 인식률을 보였다.
본 논문에서는 비전 기반의 손동작 검출 및 추적 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 손동작 인식 시스템은 정적인 관측 환경에서 배경을 제거함으로 손을 검출하는 단순한 방법을 사용함으로써, 카메라의 움직임, 조명의 변화 등에 의해 견실하지 못하였다. 그러므로 본 논문에서는 기하학적 구조에 의하여 손의 외형을 인식하여 검출할 수 있는 통계적 방법을 제안하였다. 또한 카메라의 각도에 의한 손이 겹쳐 보이는 문제를 줄이기 위하여 다중 카메라를 사용하였으며 비동기식 다중 관측으로 시스템의 범용성을 향상시키었다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 외관을 이용한 방법보다 $3.91\%$ 개선된 $99.28\%$의 인식률을 나타내어 제안한 방법의 효율성을 입증하였다.
Objective: This paper focuses on the new trend of applying NUI(natural user interface) such as gesture interaction into television and investigates on the design improvement needed in application. The intention is to find better design direction of NUI on television context, which will contribute to making new features and behavioral changes occurring in next-generation television more practically usable and meaningful use experience elements. Background: Traditional television is rapidly evolving into next-generation television thanks to the influence of "smartness" from mobile domain. A number of new features and behavioral changes occurred from such evolution are on their way to be characterized as the new experience elements of next-generation television. Method: A series of expert review by television UX professionals based on AHP (Analytic Hierarchy Process) was conducted to check on the "relative appropriateness" of applying gesture interaction to a number of selected television user experience scenarios. Conclusion: It is critical not to indiscriminately apply new interaction techniques like gesture into television. It may be effective in demonstrating new technology but generally results in poor user experience. It is imperative to conduct consistent validation of its practical appropriateness in real context. Application: The research will be helpful in applying gesture interaction in next-generation television to bring optimal user experience in.
스마트폰이 채택하고 있는 터치 인터페이스는 기존 피처폰 및 PC에서 채택하던 키패드나 키보드를 전면 대체하는 대중적인 인터페이스로 자리 잡았다. 특히, 터치 인터페이스는 개인별 다양한 동작 인식이 가능하고 애플리케이션별 입력 데이터 특성이 뚜렷이 구분되는 인터페이스이다. 본 논문에서는 스마트폰의 터치 인터페이스를 통해 나타나는 애플리케이션별 사용자 제스처를 분석한다. 특히, 안드로이드 스마트폰에서 널리 사용되는 게임, 웹 브라우져, 유튜브, 이미지 및 e-book 뷰어, 비디오 플레이어, 카메라, 지도 등 대표적인 애플리케이션 카테고리 별로 터치 인터페이스를 통해 입력되는 데이터를 추출하고 이를 분석하였다. 분석 결과 애플리케이션별로 고유한 터치 입력 패턴을 추출할 수 있었으며, 이를 통해 어떤 사용자가 어떤 애플리케이션을 수행했는지를 식별하는 용도, 소유자와 다른 입력 패턴이 들어올 경우 애플리케이션을 차단하는 용도, 나아가 사용자에게 편리한 새로운 인터페이스를 설계하는 용도 등에 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.267-273
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2016
Hand posture recognition is an important technique to enable a natural and familiar interface in the human-computer interaction (HCI) field. This paper introduces a hand posture recognition method using a depth camera. Moreover, the hand posture recognition method is incorporated with the Moving Picture Experts Group Rich Media User Interface (MPEG-U) Advanced User Interaction (AUI) Interface (MPEG-U part 2), which can provide a natural interface on a variety of devices. The proposed method initially detects positions and lengths of all fingers opened, and then recognizes the hand posture from the pose of one or two hands, as well as the number of fingers folded when a user presents a gesture representing a pattern in the AUI data format specified in MPEG-U part 2. The AUI interface represents a user's hand posture in the compliant MPEG-U schema structure. Experimental results demonstrate the performance of the hand posture recognition system and verified that the AUI interface is compatible with the MPEG-U standard.
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.
인공지능에 기반한 손 제스처 인식 정보를 활용한 지능형 인터페이스 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기능적으로 사용자 손 제스처의 추적 및 인식을 미디어파이프와 KNN, LSTM, CNN의 인공지능 기법을 사용해 다양한 동작을 빠르고 지능적으로 인식되는 인터페이스이다. 제안한 알고리즘 성능 평가를 위해 자체 제작한 2D 탑뷰 레이싱 게임과 로봇제어에 적용한다. 알고리즘 적용 결과 게임의 가상 객체의 다양한 움직임을 세밀하고 강건하게 제어할 수 있었으며, 실세계의 로봇 제어에 적용한 결과 이동과 정지, 좌회전, 우회전 등의 제어가 가능하였다. 또한 게임의 메인 캐릭터와 실세계 로봇을 동시에 제어하여 가상과 현실의 공존공간 상황 제어를 위한 지능형 인터페이스로 최적화된 동작도 구현하였다. 제안한 알고리즘은 신체를 활용한 자연스럽고 직관적 특성과 손가락의 미세한 움직임 인식에 따른 정교한 제어가 가능하며, 빠른 기간 내에 숙련되는 장점이 있어 지능형 사용자 인터페이스 개발을 위한 기본자료로 활용될 수 있다.
최근 다양한 3차원 콘텐츠 및 응용 프로그램의 개발되고, 컴퓨터 사용자 계층이 다양화됨으로 인하여 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 사용자가 손을 이용하여 윈도우를 효율적으로 제어할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 기존 인터페이스에 관한 연구들은 고가의 장비를 사용하거나 복잡한 제스처 인식, 또는 부가적인 도구인 마커 등을 사용하는 문제가 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 새로운 시각적 비접촉 인터페이스를 제안한다. 손을 사용하여 윈도우를 제어하기 위하여 HSV 색상공간을 이용하여 손 영역을 검출한다. 그리고 거리변환 행렬과 손 외곽선의 곡률을 이용하여 손의 중심과 손가락의 위치를 파악한다. 손의 중심과 손가락 위치를 이용하여 본 논문에서 제안하는 7가지의 제어 동작 중 사용자가 의도하는 동작을 파악하여 인터페이스로써 활용한다. 제안하는 인터페이스는 스테레오 카메라를 사용함으로써 사유자가 3차원 공간에서 거리감을 가지고 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 간단한 손동작으로 제어하고자 하는 객체를 시각적으로 접촉할 수 있도록 함으로써 직관적인 제어가 가능하도록 하였다. 마지막으로 제안하는 인터페이스를 활용한 응용을 통해서 효율성을 확인한다.
본 논문은 키넥트 센서 (Kinect sensor)를 탑재한 Human Robot Interface (HRI) 시스템에서 손 위치 데이터를 측정하여 제스처 인식 및 처리성능을 높이기 위하여 Moving Mean-Shift 기반 사용자 손 위치 보정 알고리즘($CAPUH_{MMS}$)을 제안하였다. 또한, $CAPUH_{MMS}$의 성능을 자체 개발한 실시간 성능 시뮬레이터로 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율을 다른 보정 기법인 $CA_{KF}$ (Kalman-Filter 기반 보정 알고리즘) 및 $CA_{LSM}$ (Least-Squares Method 기반 보정 알고리즘)의 성능과 비교하였다. 실험결과, $CAPUH_{MMS}$의 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율은 양손 상하 운동에서 평균 19.35%으로, 이는 $CA_{KF}$ 및 $CA_{LSM}$ 보다 각각 13.88%, 16.68% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을, 그리고 양손 좌우 운동에서 평균 28.54%으로 $CA_{KF}$ 및 $CA_{LSM}$ 보다 각각 9.51%, 17.31% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을 나타낸 것이다.
As many functionalities such as cameras and MP3 players are converged to mobile phones, more intuitive and interesting interaction methods are essential. In this paper, we present applications and their enabling technologies for gesture interactive cell phones. They employ gesture recognition and real-time shake detection algorithm for supporting motion-based user interface and entertainment applications respectively. The gesture recognition algorithm classifies users' movement into one of predefined gestures by modeling basic components of acceleration signals and their relationships. The recognition performance is further enhanced by discriminating frequently confusing classes with support vector machines. The shake detection algorithm detects in real time the exact motion moment when the phone is shaken significantly by utilizing variance and mean of acceleration signals. The gesture interaction algorithms show reliable performance for commercialization; with 100 novice users, the average recognition rate was 96.9% on 11 gestures (digits 1-9, O, X) and users' movements were detected in real time. We have applied the motion understanding technologies to Samsung cell phones in Korean, American, Chinese and European markets since May 2005.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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