제스처는 빠르고 간편하게 명령을 수행 할 수 있어서 스마트폰과 태블릿PC, 웹브라우저를 비롯한 수많은 어플리케이션에서 사용되고 있다. 어플리케이션에 제스처를 적용하기 위해서는 제스처를 디자인해야하는데 사용자와 시스템 두 가지 측면을 모두 고려하여 디자인해야 한다. 이러한 제스처 디자인을 도와주고자 몇몇 툴들이 개발되어왔다. 그럼에도 불구하고 제스처를 디자인하기 위해서는 다음과 같은 어려움이 남아있다. 첫째, 모든 제스처를 사람이 직접 디자인해야 한다. 둘째, 디자인한 제스처를 인식기가 올바르게 인식할 수 있도록 반복적인 트레이닝 작업을 해야 한다. 본 논문에서는 보다 간편한 제스처 디자인 환경을 제공해 주고자 자동화 트레이닝, 제스처 제안, 제스처 생성을 제안하였다. 이를 통해 제스처를 트레이닝 시킬 필요가 없어졌고 생성된 제스처와 수집된 제스처의 마할라노비스 거리를 계산하여 이 중 인식이 잘 될 가능성이 높은 순서대로 제스처들을 제안해 줌으로서 모든 제스처를 직접 디자인해야 하는 노력을 줄일 수 있게 되었다.
This paper is about motion gesture recognition system, and proposes the following improvement to the flaws of the current system: a motion gesture recognition system and such algorithm that uses the video image of the entire hand and reading its motion gesture to advance the accuracy of recognition. The motion gesture recognition system includes, an image capturing unit that captures and obtains the images of the area applicable for gesture reading, a motion extraction unit that extracts the motion area of the image, and a hand gesture recognition unit that read the motion gestures of the extracted area. The proposed application of the motion gesture algorithm achieves 20% improvement compared to that of the current system.
This paper proposes an image detection algorithm to implement gesture. By using a camera sensor, the performance of the extracted image algorithm based on the gesture pattern was verified through experiments. In addition, through the experiments, we confirmed the proposed method's possibility of the implementation. For efficient image detection, we applied a segmentation technique based on image transition which divides into small units. To improve gesture recognition, the proposed method not only has high recognition rate and low false acceptance rate in real gesture environment, but also designed an algorithm that efficiently finds optimal thresholds that can be applied.
The image noise improvement algorithm proposed in this paper extracts the boundary line by using the window of the binarized image to detect the gesture motion. Boundary line blurring is prevented by improving Gaussian noise generated during video output. To improve gesture recognition in low-light environments, an image noise enhancement algorithm has been designed to provide an output image close to the base image. Analyzing the experimental results, we found almost 10% improvement in the results compared to the results of the existing Median filter.
본 연구는 뮤지컬 노래와 연기를 위한 노래 분석법을 제시하고 적용해 보기 위함이다. 뮤지컬을 무대에서 시연하기까지, 작품의 장르에 따라 학생 및 배우는 노래, 연기, 무용에 이르는 다각적인 연습을 하게 된다. 그중에서도 뮤지컬 노래를 부른다는 것은 단순히 음정, 박자, 선율에 대한 음악적 습득뿐만 아니라, 그 노래를 부르는 인물의 사연과 장면을 복합적으로 표현해야 완성될 수 있다. 선행 연구를 살펴본 결과 분석에 관한 연구는 복합적인 분석법의 제시보다는 노래, 연기, 무용의 개별 요소 관점의 연구가 주를 이루었다. 따라서, 뮤지컬 노래를 연습하고 무대에 시연하기 위한 복합적인 분석법이 필요한 시점이라고 할 수 있다. 연구를 위해 뮤지컬 <스위니토드>의 토드의 노래 '에피파니'를 대상으로 선정하였다. 노래의 분석의 단계는 줄거리 및 노래의 위치 파악, 음악 분석, 가사 분석, 우타 하겐의 식스 스텝 분석, 체홉의 심리적 동작 분석의 5단계로 나누어 적용하였다. 위의 단계별 분석의 제시와 적용 결과를 통해 '뮤지컬 노래 분석표'가 뮤지컬 이론과 실기를 동시에 연습할 수 있는 효용성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 토대로 후속 연구가 이어지길 기대한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.1-11
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2015
A concept of Deep Level Situation Understanding is proposed to realize human-like natural communication (called casual communication) among multi-agent (e.g., humans and robots/machines), where the deep level situation understanding consists of surface level understanding (such as gesture/posture understanding, facial expression understanding, speech/voice understanding), emotion understanding, intention understanding, and atmosphere understanding by applying customized knowledge of each agent and by taking considerations of thoughtfulness. The proposal aims to reduce burden of humans in humans-robots interaction, so as to realize harmonious communication by excluding unnecessary troubles or misunderstandings among agents, and finally helps to create a peaceful, happy, and prosperous humans-robots society. A simulated experiment is carried out to validate the deep level situation understanding system on a scenario where meeting-room reservation is done between a human employee and a secretary-robot. The proposed deep level situation understanding system aims to be applied in service robot systems for smoothing the communication and avoiding misunderstanding among agents.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1967-1983
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2020
The goal of this paper is to analyze and build an algorithm to recognize hand gestures applying to smart home applications. The proposed algorithm uses image processing techniques combing with artificial neural network (ANN) approaches to help users interact with computers by common gestures. We use five types of gestures, namely those for Stop, Forward, Backward, Turn Left, and Turn Right. Users will control devices through a camera connected to computers. The algorithm will analyze gestures and take actions to perform appropriate action according to users requests via their gestures. The results show that the average accuracy of proposal algorithm is 92.6 percent for images and more than 91 percent for video, which both satisfy performance requirements for real-world application, specifically for smart home services. The processing time is approximately 0.098 second with 10 frames/sec datasets. However, accuracy rate still depends on the number of training images (video) and their resolution.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.212-218
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2022
In this paper, the necessity of AI video interview arises when conducting an interview for acquisition of excellent talent in a non-face-to-face situation due to similar situations such as Covid-19. As a matter to be supplemented in general AI interviews, it is difficult to evaluate the reliability and qualitative factors. In addition, the AI interview is conducted not in a two-way Q&A, rather in a one-sided Q&A process. This paper intends to fuse the advantages of existing AI interviews and video interviews. When conducting an interview using AI image analysis technology, it supplements subjective information that evaluates interview management and provides quantitative analysis data and HR expert data. In this paper, image-based multi-modal AI image analysis technology, bioanalysis-based HR analysis technology, and web RTC-based P2P image communication technology are applied. The goal of applying this technology is to propose a method in which biological analysis results (gaze, posture, voice, gesture, landmark) and HR information (opinions or features based on user propensity) can be processed on a single screen to select the right person for the hire.
IT산업의 발달은 현대사회에 큰 변화를 가져왔다. 그 변화는 모든 분야에 적용되어 생활을 점점 더 편리하게하고, 업무는 더 효율적으로 빠른 처리가 가능하게 하면서 사람들을 편리한 삶으로 이끌고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인터페이스가 크게 작용하고 있으며, 점점 발전해 현재는 사용자 행동기반의 인터페이스 NUI(Natural User Interface)기술을 사용 중에 있다. NUI는 별도의 입력 장치 없이 터치, 제스쳐 등의 자연스러운 행동을 통해 시스템과 소통할 수 있도록 하는 기술이다. 그 중 스마트 폰은 NUI 기술을 적용한 대표적인 디바이스이다. 스마트폰 뿐만 아니라 NUI 기술은 키오스크, 대형 테이블 등의 터치스크린에 적용하여 문화, 국방, 광고 산업 등 다양한 분야로 개발 및 활용 중에 있다. 이에 본 연구에서는 NUI기술을 활용하여 멀티 터치 테이블 기반의 멀티 터치 회의 시스템을 구축하여 기존의 회의 방식을 개선할 수 있는 효율적인 시스템을 제안한다.
최근 컴퓨터 능력의 급속한 발전으로 인간과 컴퓨터간의 상호 작용을 편리하게 연결할 수 있는 많은 기술들이 연구되고 있는 상황으로, 전통적인 입력장치를 사용한 GUI에서 3D 모션, 햅틱, 멀티 터치와 같은 신체를 이용한 NUI로 패러다임이 변화되고 있는 추세이다. 인간의 동작을 센서를 이용하여 컴퓨터에 전달하는 많은 연구가 이루어지고 있으며, 3D 객체를 획득할 수 있는 광학 센서의 개발과 더불어 산업 및 의료 분야, 사용자 인터페이스 분야 등으로 응용 범위가 확장되고 있다. 본 논문에서는 립모션을 기반으로 사용자의 손동작에 따라 기본 입력장치인 마우스를 대신하여 제스처를 통한 타 프로그램 실행 및 윈도우즈 제어가 가능하며, 안드로이드 앱과 융합하여 메인 클라이언트와 연결을 통하여, 음성인식과 버튼을 사용해 각종 미디어와 음성 명령 기능을 통한 제어가 가능한 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 영상, 음악과 같은 인터넷 미디어를 클라이언트 컴퓨터 뿐만 아니라 앱을 통한 원거리 제어가 가능하여, 편리하게 미디어를 시청할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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