• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.619-620
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• 2008

In this paper, we propose a new hand gesture recognition scheme using hand poses captured from a web camera. The key idea of this scheme is to extract skin color from the background-subtracted image. To extract skin color, in the first phase, we subtract background by repeatedly comparing the stored initial frame with next frames. And then we eliminate noise using dynamic table. In the second phase, we exactly recognize hand gesture by extracting skin color from ${YC_b}{C_r}$ color region.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.521-524
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• 2013

본 논문에서는 개선된 고차상관 특징계수 통해서 얻어진 특징 정보를 제스처 심볼로 구성하여 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.44-47
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• 1997

This paper is a study on the hand gesture recognition using Instance-based teaming, Symbolic learning algorithms and Power Glove which supplies information on finger position, hand position and orientation. The data were carefully examined, and a few features of the data that would serve as good discriminants between signs when used with the learning algorithms were extracted. The hand gesture data collected from 5 people were applied to the teaming algorithms. In spite of the noise and accuracy constraints of the equipment used, some accuracy rates were achieved.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.15-16
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• 2021

본 논문에서는 RGB 영상 데이터를 입력으로 하여 mediapipe의 손 포즈 추정 알고리즘을 적용해 손가락 관절 및 주요 부위의 위치를 얻고 이를 기반으로 딥러닝 모델에 학습 후 손동작 인식 방법을 제안한다. 연속된 프레임에서 한 손의 손가락 주요 부위 간 좌표를 얻고 차분 벡터의 x, y좌표를 저장한 후 Conv1D, Bidirectional GRU, Transformer를 결합한 딥러닝 모델에 학습 후 손동작 인식 분류를 하였다. IC4You Gesture Dataset 의 한 손 동적 데이터 9개 클래스에 적용한 결과 99.63%의 손동작 인식 정확도를 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.25-32
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• 2014

암각화는 문자가 있기전에 선사시대의 공동체를 이해하는데 핵심적인 역할을 하기 때문에 전 세계적으로 매우 중요한 문화유산이다. 요즘 3D 데이터는 미래세대에게 물려줄 수 있는 중요한 문화유산의 모양을 영구 기록하는데 필수적인 요소이다. 최근의 3D스캐닝 기술은 매우 사실적인 3D 모델생성이 가능하기 때문에 체험자를 3D세계로 끌어드릴수 있는 가상현실 박물관 전시에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 새로운 동작인식 방법에 기반한 3D암각화 VR(Virtual Reality) 콘텐츠를 구현하였다. 제안된 동작인식방법은 3차원 깊이센서를 이용하여 얻어진 체험자의 움직임을 정의된 동작과 비교함으로써 동작을 인식한다. 또한 정밀하고 비파괴적인 수단으로서 3D스캐닝 기술을 이용하여 3D 암각화 데이터를 기록하기 위한 새로운 접근방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1-8
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• 2010

본 논문에서는 제스처 인식 대형 놀이 시스템을 기반으로한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템은 두 대의 적외선 영상에서 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 그리고 각각의 적외선 카메라에서 하나의 포즈에 대한 정면 포즈와 옆면 포즈로 나눠서 획득한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 이용하여 제스처를 분류하였다. 사용자와 컴퓨터간 의사소통에 있어서, 장치를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있고 편리함을 제공하였다. 또한 두 개의 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 단순한 주입식 교육 콘텐츠가 아닌 에듀테인먼트 콘텐츠인 한자 학습 콘텐츠는 게임과 교육을 동시에 제공하여 사용자에게 재미와 흥미를 주어 자연스레 한자를 습득할 수 있고 제스처 기반 대형 놀이 시스템과 결합하면서 사용자에게 놀면서 배울 수 있는 시너지 효과를 기대할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.447-458
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• 2012

본 논문에서는 키넥트 센서로부터 획득한 관절 정보를 이용하여 손 제스처를 인식하는 방법을 나타낸다. 관절 정보에 대한 관찰열을 표현하기 위한 특징으로 방향 변형에 강인한 다각도 결합 히스토그램 특징을 제안한다. 제안한 특징은 다양한 각도의 양자화 레벨을 갖는 여러 개의 각도 히스토그램들을 결합함으로써, 사람 및 환경에 따라 발생할 수 있는 제스처의 방향 변형에 강인하게 제스처를 표현한다. 또한, 다각도 결합 히스토그램으로 표현된 제스처 관찰열은 랜덤 결정 포레스트 분류기와 잘 겹합되어 높은 성능으로 제스처의 클래스를 인식한다. 키넥트 센서로부터 획득한 정적 및 동적 타입의 손 제스처 데이터셋에서 실험을 진행하였고, 다른 제스처 특징 및 분류기를 갖는 방법과의 인식 성능 비교를 통해 제안하는 방법의 우수함을 입증하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.57-64
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• 2014

최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.481-486
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• 2011

요즘 발표 현장에는 대부분 컴퓨터를 사용하여 발표자료를 스크린에 비춰서 발표를 진행한다. 본 논문은 제스처 인식을 이용하여 프레젠테이션 컴퓨터를 제어함으로써 발표자가 별도의 도구나 사람을 통하지 않고 혼자서 발표를 진행할 수 있는 시스템을 제안한다. 영상 정보만을 이용하여 발표자가 발표 무대의 어느 위치에 있더라도 제스처를 인식하기 위해서는 무대 전체를 촬영할 수 있는 고해상도 카메라와 이 카메라에서 출력되는 고해상도 이미지를 처리할 수 있는 고성능 컴퓨터가 필요하다. 본 논문에서는 초음파 센서를 무대에 설치하여 발표자의 위치를 추적하고, 저해상도 카메라로 필요한 영역만 추출하여 제스처를 인식한다. 제스처는 손가락의 모양과 팔의 움직임으로 표현하고, 침식/팽창과 차연산 알고리즘으로 제스처를 인식한다. 영상 정보만을 이용하는 알고리즘과의 비교 실험에서 제안하는 시스템이 최소한 13%의 속도 향상을 보였다. 제스처 인식 실험에서는 약 98%의 인식률을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.91-97
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• 2013

본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 제스쳐 명령을 사용자의 손가락 개수 및 이동 방향을 기반으로 인식하는 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스는 손 영역의 추출을 위해서 RGB 컬러모델로부터 YCbCr 컬러모델로의 색 변환에 의한 색차정보를 이용하고, 추출된 손 영역의 중심에서 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용하여 손가락 개수 및 위치 정보를 계산한다. 특히, 제안하는 방법에서 지속적 사용자 명령은 제스쳐 단일 형상의 방향 이동에 의해서 반복 수행이 가능하고, 손가락 위치 정보는 사용자 경험(UX: User eXperience)에 기반 하여 사용자 명령을 증폭 수행한다. 또한 Intel사(社)의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 구현된 손동작 컨트롤러 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 상용 비디오 플레이어 프로그램에 적용하여 각 컨트롤 모드별 인식률을 측정한 결과 평균 89%의 인식률을 보였다.