Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.15
no.2
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pp.42-47
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2014
A finger-gesture game controller using the single camera is implemented in this paper, which is based on the recognition of the number of fingers and the index finger moving direction. Proposed method uses the CAMShift algorithm to trace the end-point of index finger effectively. The number of finger is recognized by using a double circle tracing method. Then, HSI color mode transformation is performed for the CAMShift algorithm, and YCbCr color model is used in the double circle tracing method. Also, all processing tasks are implemented by using the Intel OpenCV library and C++ language. In order to evaluate the performance of the proposed method, we developed a shooting game simulator and validated the proposed method. The proposed method showed the average recognition ratio of more than 90% for each of the game command-mode.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.1
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pp.35-42
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2016
Various events of stop, playback, capture, and zoom-in/out in playing video is available in the monitor of a small size such as smart phones. However, if the size of the display increases, then the cost of the touch recognition is increased, thus provision of a touch event is not possible in practice. In this paper, we propose a video event control system that recognizes a touch inexpensively from the depth information, then provides the variety of events of the toggle, the pinch-in / out by the single or multi-touch. The proposed method finds a touch location and the touch path by the depth information from a depth camera, and determines the touch gesture type. This touch interface algorithm is implemented in a small single-board system, and can control the video event by sending the gesture information through the UART communication. Simulation results show that the proposed depth touch method can control the various events in a large screen.
The purpose of this study is to investigate the problems of the rapidly increasing voice interface and to find out what results will be obtained when the new gesture interaction is applied to the product, and to suggest the improvement method for a better user experience. Through the literature review, I have conducted a theoretical review on the changes in the product interface used in the product and the difference between them, and then conducted in-depth interviews on the 20-30 users who used voice recognition as a product trigger. As a result, it was concluded that the decline in the reliability of accuracy leads to a decrease in the preference of voice recognition interactions and an needs of appropriate interface for the functional aspect of non-relavancy in physical distance as a product trigger. This study is meaningful in that it has found a problem with the study of the product trigger interface and suggested improvement measures, and hope to be helpful in follow-up study.
The purpose of this paper is to propose a method to improve the performance of the previous research is characterized by recognizing facial gestures from the 3D coordinates of seven landmarks selected from the MediaPipe Face Mesh model, generating corresponding user events, and executing corresponding commands. The proposed method applied adaptive moving average processing to the cursor positions in the process to stabilize the cursor by alleviating microtremor, and improved performance by blocking temporary opening/closing discrepancies between both eyes when opening and closing both eyes simultaneously. As a result of the usability evaluation of the proposed facial gesture interface, it was confirmed that the average recognition rate of facial gestures was increased to 98.7% compared to 95.8% in the previous research.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.9
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pp.1-6
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2018
In this paper, we propose a method dividing effectively the hand and fingers using general webcam. The method executes 4 times empirically preprocessing one to erase noise. First, it erases the overall noise of the image using Gaussian smoothing. Second, it changes from RGB image to HSV color model and YCbCr color model, executes a global static binarization based on the statistical value for each color model, and erase the noise through bitwise-OR operation. Third, it executes outline approximation and inner region filling algorithm using RDP algorithm and Flood fill algorithm and erase noise. Lastly, it erases noise through morphological operation and determines the threshold propositional to the image size and selects the hand and fingers area. This paper compares to existing one color based hand area division method and focuses the noise deduction and can be used to a gesture recognition application.
This paper describes a gesture application to controlling the special effects of physical devices for 4D contents using the PWM (Pulse Width Modulation) method. The user operation recognized by the infrared sensor is interpreted as a command for 3D content control, several of which manipulate the device that generates the special effect to display the physical stimulus to the user. With the content controlled under the NUI (Natural User Interface) technique, the user can be directly put into an immersion experience, which leads to provision of the higher degree of interest and attention. In order to measure the efficiency of the proposed method, we implemented a PWM-based real-time linear control system that manages the parameters of the motion recognition and animation controller using the infrared sensor and transmits the event.
Recently, there is an increasing need for developing the technique of Hand Gesture Recognition (HGR), for vision based interface. Since hand gesture is defined as consecutive change of hand posture, developing the algorithm of Hand Posture Recognition (HPR) is required. Among the factors that decrease the performance of HPR, we focus on rotation factor. To achieve rotation invariant HPR, we propose a method that uses the property of video that adjacent frames in video have high correlation, considering the environment of HGR. The proposed method introduces template update of object tracking using the above mentioned property, which is different from previous works based on still images. To compare our proposed method with previous methods such as template matching, PCA and LBP, we performed experiments with video that has hand rotation. The accuracy rate of the proposed method is 22.7%, 14.5%, 10.7% and 4.3% higher than ordinary template matching, template matching using KL-Transform, PCA and LBP, respectively.
Today, the core technology of an automobile is becoming to IT-based convergence system technology. To cope with many kinds of situations and provide the convenience for drivers, various IT technologies are being integrated into automobile system. In this paper, we propose an convergence system, which is called Augmented Driving System (ADS), to provide high safety and convenience of drivers based on image information processing. From imaging sensor, the image data is acquisited and processed to give distance from the front car, lane, and traffic sign panel by the proposed methods. Also, a converged interface technology with camera for gesture recognition and microphone for speech recognition is provided. Based on this kind of system technology, car accident will be decreased although drivers could not recognize the dangerous situations, since the system can recognize situation or user context to give attention to the front view. Through the experiments, the proposed methods achieved over 90% of recognition in terms of traffic sign detection, lane detection, and distance measure from the front car.
In this paper, we proposed the skin color based hand and finger detection technology for the gesture recognition in CCTV surveillance. The aim of this paper is to present the methodology for hand detection and propose the finger detection method. The detected hand and finger can be used to implement the non-contact mouse. This technology can be used to control the home devices such as home-theater and television. Skin color is used to segment the hand region from background and contour is extracted from the segmented hand. Analysis of contour gives us the location of finger tip in the hand. After detecting the location of the fingertip, this system tracks the fingertip by using only R channel alone, and in recognition of hand motions to apply differential image, such as the removal of useless image shows a robust side. We explain about experiment which relates in fingertip tracking and finger gestures recognition, and experiment result shows the accuracy above 96%.
Kim, Jung-Hyun;Rho, Yong-Wan;Kwon, Hyung-Joon;Hong, Kwang-Seok
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2006.06a
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pp.57-62
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2006
휴대용 단말기의 소형화 및 지능화와 더불어 차세대 PC 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 최근에는 펜이나 음성 입력 멀티미디어 등 여러 가지 대화 모드를 구비한 멀티 모달 상호작용 (Multi-Modal Interaction MMI)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 잡음 환경에서의 명확한 의사 전달 및 휴대용 단말기에서의 음성-제스처 통합 인식을 위한 인터페이스의 연구를 목적으로 Voice-XML과 Wearable Personal Station(WPS) 기반의 음성 및 내장형 수화 인식기를 통합한 멀티 모달 명령어 인식 시스템 (Multi-Modal Instruction Recognition System : MMIRS)을 제안하고 구현한다. 제안되어진 MMIRS는 한국 표준 수화 (The Korean Standard Sign Language : KSSL)에 상응하는 문장 및 단어 단위의 명령어 인식 모델에 대하여 음성뿐만 아니라 화자의 수화제스처 명령어를 함께 인식하고 사용함에 따라 잡음 환경에서도 규정된 명령어 모델에 대한 인식 성능의 향상을 기대할 수 있다. MMIRS의 인식 성능을 평가하기 위하여, 15인의 피험자가 62개의 문장형 인식 모델과 104개의 단어인식 모델에 대하여 음성과 수화 제스처를 연속적으로 표현하고, 이를 인식함에 있어 개별 명령어 인식기 및 MMIRS의 평균 인식율을 비교하고 분석하였으며 MMIRS는 문장형 명령어 인식모델에 대하여 잡음환경에서는 93.45%, 비잡음환경에서는 95.26%의 평균 인식율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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