최근에, 효율적인 상호작용을 지원하는 시스템 인 휴먼 머신 인터페이스(HMI)가 인기를 끌고있다. 본 논문에서는 차량 상호작용방법 중 하나로 새로운 실시간 저비용 손동작 제어 시스템을 제안한다. 계산 시간을 줄이기 위해 RGB 카메라를 사용하여 손 영역을 감지할 때 많은 계산이 필요하므로 TOF (Time-of-Flight) 카메라를 사용하여 깊이 정보를 취득한다. 또한, 푸리에 기술자를 사용하여 학습 모델을 줄였다. 푸리에 디스크립터는 전체 이미지에서 적은 수의 포인트만 사용하므로 학습 모델을 소형화 할 수 있다. 제안 된 기법의 성능을 평가하기 위해 데스크탑과 라즈베리 pi 2의 속도를 비교했다. 실험 결과에 따르면 소형 임베디드와 데스크탑의 성능 차이는 크지 않다. 제스처 인식 실험에서 95.16 %의 인식률이 확인되었다.
명령어로 사용되는 핸드 제스처가 사용자에게 더 많은 친밀감을 주기 위해서는 사용자가 자신의 원하는 형태로 제스처를 정의할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력되는 사용자의 핸드 제스처를 명령어로 이용하는 지능적 사용자 인터페이스에 대하여 소개한다. 지능적 사용자 인터페이스는 제스처 명령어로 이용되는 핸드 제스처의 종류를 사용자가 임의대로 정의할 수 있도록 제스처 명령어 습득 모듈을 포함한다.
우리는 본 논문에서 아날로그 영역의 퀴즈 게임을 디지털화시키는 작업을 소개한다. 우리는 퀴즈 진행, 퀴즈 참가자 파악, 문제 제시, 먼저 손든 참가자 인식, 정오답 판단, 점수 합산, 승리팀 판단 등 기존의 퀴즈 게임이 아날로그 방식으로 수행해온 작업을 디지털화시키는 작업을 수행하였다. 이를 자동화하기 위해 최근 주목받기 시작한 키넥트 카메라를 이용하여 깊이 영상을 입력받아, 사용자들의 위치를 파악하고 사용자 위주로 정의된 제스처를 인식하는 알고리즘을 고안하였다. 영상의 깊이 값의 분포를 분석하여 퀴즈 참가자들의 상체를 검출하고 사용자들의 분할하였고 손 영역을 검출하였다. 또한 손바닥, 주먹, 기타 손 모양을 인식하기 위한 특징 추출 및 판단 함수를 고안하여 사용자가 퀴즈 보기를 선택할 수 있게 하였다. 구현된 퀴즈 응용 프로그램은 실시간 테스트에서 매우 만족스러운 제스처 인식 결과를 보였으며 원활한 게임 진행이 가능하였다.
재생되는 동영상에서 정지, 재생, 캡쳐, 확대, 축소 등의 다양한 이벤트 제공은 스마트폰과 같은 작은 크기의 모니터에서 가능하다. 그러나, 모니터의 크기가 커지게 되면, 터치 인식에 대한 비용이 증가하게 되어, 터치를 통한 이벤트 제공은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 저렴하게 깊이 정보로 터치를 인식하고, 단일 및 다중 터치로 토글, 핀치-인/아웃 등의 다양한 이벤트를 부여하는 영상 이벤트 제어시스템을 제안한다. 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이 정보로 터치된 위치와 터치 경로를 찾고, 터치 제스처 종류를 파악한다. 이러한 터치 인터페이스 알고리즘은 소형 싱글보드 시스템에서 구현하고, UART 통신을 통해 제스처 정보를 전송함으로써 영상 이벤트를 제어할 수 있다. 모의실험을 바탕으로 대형 스크린에서 제안한 깊이 터치 방법으로 다양한 영상 이벤트를 제어할 수 있음을 보인다.
본 논문은 MediaPipe Face Mesh 모델을 이용해 일련의 프레임 시퀀스에서 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 처리하는 얼굴 제스처 기반의 사용자 인터페이스 선행 연구의 성능 개선 방안을 제안함에 그 목적이 있다. 선행 연구는 MediaPipe Face Mesh 모델에서 선택한 7개의 랜드마크의 3차원 좌표들로부터 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 발생시키고 이에 대응하는 명령을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 그 과정에서 커서 위치들에 적응형 이동 평균 처리를 적용해 미세 떨림을 완화함으로써 커서 안정화를 도모하고, 양안 동시 개폐 시에 양안의 일시적 개폐 불일치를 차단해 그 성능을 개선하였다. 제안된 얼굴 제스처 인터페이스의 사용성 평가 결과, 얼굴 제스처의 평균 인식률이 선행 연구에서 95.8%였던 것에 비해 98.7%로 상향되는 것이 확인되었다.
본 논문은 기존 립모션 장비에 홀로그램과 햅틱 장비를 결합함으로써 향상된 몰입감과 사용 용이성을 제공할 수 있는 사용자 인터페이스를 제시한다. 립모션은 사용자 손동작의 물리적 행동이 직접 가상의 화면상에 영향을 주는 장치인데, 화면상의 가상 손모양을 제어해야 한다는 점과 가상환경에서의 영향을 사용자에게 전달할 수 없다는 한계를 가진다. 우리는 홀로그램을 립모션과 결합시켜 사용자로 하여금 실제 손과 가상 화면을 같은 공간에 배치함으로써 몰입감을 향상시킨다. 아울러 사용자의 손에 촉각을 전달할 수 있는 햅틱 장비를 장착하여 감각의 상호 작용을 실현하는 프로타입을 제시한다.
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.
일반적으로 사용자의 동작 정보는 human-computer interaction 에 유용하게 사용되는데, 이때 사용자의 의도 파악은 주로 움직임의 가속도 정보를 통해 분석된다. 그러나 일반적인 사람의 움직임은 등속 운동 및 미미한 가속도를 수반하는 경우가 많아 기존의 접근 방식으로는 사용자의 모든 움직임을 검출하기 어려운 단점이 있으며, 경우에 따라서는 부자연스러운 움직임을 유발시키기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 자연스러운 interaction 을 위한 새로운 인터페이스 방식을 제안하고 이의 활용방안에 대해 논의한다. 제안된 시스템은 중력을 기구부의 복원력으로 활용하여, 초기화와 같은 가속도계 기반의 IMU 의 공통적인 문제를 해결하고 또한 비교적 간단한 움직임으로도 다양한 신호 패턴을 생성시킬 수 있도록 하는 것에 그 목적을 둔다.
This paper proposes a robot control human interface using Markov model (HMM) based hand signal recognizer. The command receiving humanoid robot sends webcam images to a client computer. The client computer then extracts the intended commanding hum n's hand motion descriptors. Upon the feature acquisition, the hand signal recognizer carries out the recognition procedure. The recognition result is then sent back to the robot for responsive actions. The system performance is evaluated by measuring the recognition of '48 hand signal set' which is created randomly using fundamental hand motion set. For isolated motion recognition, '48 hand signal set' shows 97.07% recognition rate while the 'baseline hand signal set' shows 92.4%. This result validates the proposed hand signal recognizer is indeed highly discernable. For the '48 hand signal set' connected motions, it shows 97.37% recognition rate. The relevant experiments demonstrate that the proposed system is promising for real world human-robot interface application.
본 논문에서는 키넥트 적외선 프로젝터를 통해 깊이를 감지할 수 있는 카메라를 이용하여 사람 움직임을 추적하고 본 논문에서 제안한 몸동작 모델 인식을 통하여 3D 콘텐츠를 제어하는 기법을 제안 한다. 본 논문에서 제안하는 사람의 동작 인식 모델은 사람의 오른팔과 왼팔의 손목, 팔꿈치, 어께 움직임의 거리를 계산하여 좌, 우, 상, 하, 확대, 축소, 선택 등의 7가지 동작 상태를 인식한다. 본 연구에서 제안한 키넥트 기반의 동작 인식 모델은 기존의 접촉식 방식의 인터페이스와 비교할 때 특정센서 또는 장비 부착에 대한 불편함을 없애고 고비용의 하드웨어 시스템을 이용하지 않음으로서 사람의 자연스런 몸동작 이동에 따른 저 비용 3D 콘텐츠 제어 기술을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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