• Title/Summary/Keyword: Gesture Recognition.

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Abstraction of players action in tennis games over various platform (플랫폼에 따른 테니스 게임 플레이어 액션의 추상화 연구)

  • Chung, Don-Uk
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.16 no.4
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    • pp.635-643
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    • 2015
  • This study conducted a case study using various platforms centered on a tennis game to examine what forms the movements of a game player had when they were abstracted in the game. In particular, it summarized the forms of the player's experience that could be attained from the abstracted tennis actions into the 4 types: movement, swing, direction & intensity, and skill; and observed and schematized them in the early video games, console games, mobile games, Gesture recognition games, and wearable games. In conclusion, the development of technology offers the players with greater experience. For example the change of the platform of simple games of pressing buttons into swinging. Furthermore, the study found a consistency in the context even though the difference of action was slightly found by the interface.

지능형 IoT서비스를 위한 기계학습 기반 동작 인식 기술

  • Choe, Dae-Ung;Jo, Hyeon-Jung
    • The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.27 no.4
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    • pp.19-28
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    • 2016
  • 최근 RFID와 같은 무선 센싱 네트워크 기술과 객체 추적을 위한 센싱 디바이스 및 다양한 컴퓨팅 자원들이 빠르게 발전함에 따라, 기존 웹의 형태는 소셜 웹에서 유비쿼터스 컴퓨팅 웹으로 자연스럽게 진화되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 웹에서 사물인터넷(IoT)은 기존의 컴퓨터를 대체할 수 있는데, 이것은 곧 한 사람과 주변 사물들 간에 연결되는 네트워크가 확장되는 것과 동시에 네트워크 안에서 생성되는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가되는 것을 의미한다. 따라서 보다 지능적인 IoT 서비스를 위해서는, 수많은 미가공 데이터들 사이에서 사람의 의도와 상황을 실시간으로 정확히 파악할 수 있어야 한다. 이때 사물과의 상호작용을 위한 동작 인식 기술(Gesture recognition)은 집적적인 접촉을 필요로 하지 않기 때문에, 미래의 사람-사물 간 상호작용에 응용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 한편, 기계학습 분야의 최신 알고리즘들은 다양한 문제에서 사람의 인지능력을 종종 뛰어넘는 성능을 보이고 있는데, 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)를 기반으로 한 Decision Forest는 분류(Classification)와 회귀(Regression)를 포함한 전 영역에 걸쳐 우월한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 IoT 서비스를 위한 다양한 동작 인식 기술들을 알아보고, 동작 인식을 위한 Decision Forest의 기본 개념과 구현을 위한 학습, 테스팅에 대해 구체적으로 소개한다. 특히 대표적으로 사용되는 3가지 학습방법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 그리고 Random Forest에 대해 소개하고, 이것들이 동작 인식을 위해 어떠한 특징을 갖는지 기존의 연구결과를 토대로 알아보았다.

Comparative Behavior Analysis in Love Model with Same and Different Time Delay (동일 시간 지연과 서로 다른 시간 지연을 갖는 사랑모델에서의 비교 거동 해석)

  • Huang, Linyun;Ba, Young-Chul
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.25 no.3
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    • pp.210-216
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    • 2015
  • It is well known that the structure of brain and consciousness of human have a phenomena of complex system. The human emotion have a many kind. The love is one of human emotion, which have been studied in sociology and psychology as a matter of great interested thing. In this paper, we consider a same and different time delay in love equation of Romeo and Juliet. We represent a behavior of love as a time series and phase portrait, and analyze the difference of behaviors between a same and different time delay.

A Serious Game Design and Prototype Development for Rehabilitation using KINECT Tools (KINECT를 활용한 재활 치료용 기능성 게임 개발)

  • Chae, Young Soog
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.17 no.2
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    • pp.248-256
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    • 2014
  • This paper designs a serious game for rehabilitation of patients with body pains because they sit down for a long time in the same position, or less physical movement. Activity-based game induces to player improvements in physical exercise with fun elements of the game through entertainment to help the body function and substantially increases the player's commitment during challenging goal. This research is a game design that combines the treatment of color and movement of body to the rhythm of the music. We constructed with XNA Game Studio and KINECT interface with gesture recognition technology. We need to research of evaluation system and test for the actual effect of the treatment and advanced functions of game playes like adding various musics and variety of motion.

Hand Gesture Recognition Result Using Dynamic Training (동적 학습을 이용한 손동작 인식 결과)

  • Jeoung, You-Sun;Park, Dong-Suk;Youn, Young-Ji;Shin, Bo-Kyoung;Kim, Hye-Min;Ra, Sang-Dong;Bae, Cheol-Soo
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.06a
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    • pp.861-864
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    • 2007
  • 본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 팔동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 팔동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 팔 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.

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Recent Technologies for the Acquisition and Processing of 3D Images Based on Deep Learning (딥러닝기반 입체 영상의 획득 및 처리 기술 동향)

  • Yoon, M.S.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.35 no.5
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    • pp.112-122
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    • 2020
  • In 3D computer graphics, a depth map is an image that provides information related to the distance from the viewpoint to the subject's surface. Stereo sensors, depth cameras, and imaging systems using an active illumination system and a time-resolved detector can perform accurate depth measurements with their own light sources. The 3D image information obtained through the depth map is useful in 3D modeling, autonomous vehicle navigation, object recognition and remote gesture detection, resolution-enhanced medical images, aviation and defense technology, and robotics. In addition, the depth map information is important data used for extracting and restoring multi-view images, and extracting phase information required for digital hologram synthesis. This study is oriented toward a recent research trend in deep learning-based 3D data analysis methods and depth map information extraction technology using a convolutional neural network. Further, the study focuses on 3D image processing technology related to digital hologram and multi-view image extraction/reconstruction, which are becoming more popular as the computing power of hardware rapidly increases.

Implementation of Multi-touch Tabletop Display for Human Computer Interaction (HCI 를 위한 멀티터치 테이블-탑 디스플레이 시스템 구현)

  • Kim, Song-Gook;Lee, Chil-Woo
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.553-560
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    • 2007
  • 본 논문에서는 양손의 터치를 인식하여 실시간 상호작용이 가능한 테이블 탑 디스플레이 시스템 및 구현 알고리즘에 대해 기술한다. 제안하는 시스템은 FTIR(Frustrated Total Internal Reflection) 메커니즘을 기반으로 제작되었으며 multi-touch, multi-user 방식의 손 제스처 입력이 가능하다. 시스템은 크게 영상 투영을 위한 빔-프로젝터, 적외선 LED를 부착한 아크릴 스크린, Diffuser 그리고 영상을 획득하기 위한 적외선 카메라로 구성되어 있다. 시스템 제어에 필요한 제스처 명령어 종류는 상호작용 테이블에서의 입력과 출력의 자유도를 분석하고 편리함, 의사소통, 항상성, 완벽함의 정도를 고려하여 규정하였다. 규정된 제스처는 사용자가 상호작용을 위해 스크린에 접촉한 손가락의 개수, 위치, 그리고 움직임 변화를 기준으로 세분화된다. 적외선 카메라를 통해 입력받은 영상은 잡음제거 및 손가락 영역 탐색을 위해 간단한 모폴로지 기법이 적용된 후 인식과정에 들어간다. 인식 과정에서는 입력 받은 제스처 명령어들을 미리 정의해놓은 손 제스처 모델과 비교하여 인식을 행한다. 세부적으로는 먼저 스크린에 접촉된 손가락의 개수를 파악하고 그 영역을 결정하며 그 후 그 영역들의 중심점을 추출하여 그들의 각도 및 유클리디언 거리를 계산한다. 그리고 나서 멀티터치 포인트의 위치 변화값을 미리 정의해둔 모델의 정보와 비교를 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 효율성은 Google-earth를 제어하는 것을 통해 입증될 수 있다.

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Development of Web-cam Game using Hand and Face Skin Color (손과 얼굴의 피부색을 이용한 웹캠 게임 개발)

  • Oh, Chi-Min;Aurrahman, Dhi;Islam, Md. Zahidul;Kim, Hyung-Gwan;Lee, Chil-Woo
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2008.02b
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    • pp.60-63
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    • 2008
  • The sony Eytoy is developed on Playstation 2 using webcam for detecting human. A user see his appearance in television and become real gamer in the game. It is very different interface compared with ordinary video game which uses joystick. Although Eyetoy already was made for commercial products but the interface method still is interesting and can be added with many techniques like gesture recognition. In this paper, we have developed game interface with image processing for human hand and face detection and with game graphic module. And we realize one example game for busting balloons and demonstrated the game interface abilities. We will open this project for other developers and will be developed very much.

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An ANN-based gesture recognition algorithm for smart-home applications

  • Huu, Phat Nguyen;Minh, Quang Tran;The, Hoang Lai
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.14 no.5
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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.

Efficient Filtering for Depth Sensors under Infrared Light Emitting Sources (적외선 방출 조명 조건 하에서 깊이 센서의 효율적인 필터링)

  • Park, Tae-Jung
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.13 no.3
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    • pp.271-278
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    • 2012
  • Recently, infrared (IR)-based depth sensors have proliferated as consumer electronics thanks to decreased price, which led to various applications including gesture recognition in television virtual studios. However, the depth sensors fail to capture depth information correctly under strong light conditions emitting infrared light which are very common in television studios. This paper analyzes the mechanism of such interference between the depth sensors relying on certain IR frequencies and infrared light emitting sources, and provides methods to get correct depth information by applying filters. Also, it describes experiment methods and presents the results of applying multiple combinations of filters with different cut-off frequencies. Finally, it proves that the interference due to IR can be filtered out using proposed filtering method practically by experiment.