Objective: This paper describes the process and results related to the development of gesture recognition-based natural user interface(NUI) for vehicle maintenance e-Training system. Background: E-Training refers to education training that acquires and improves the necessary capabilities to perform tasks by using information and communication technology(simulation, 3D virtual reality, and augmented reality), device(PC, tablet, smartphone, and HMD), and environment(wired/wireless internet and cloud computing). Method: Palm movement from depth camera is used as a pointing device, where finger movement is extracted by using OpenCV library as a selection protocol. Results: The proposed NUI allows trainees to control objects, such as cars and engines, on a large screen through gesture recognition. In addition, it includes the learning environment to understand the procedure of either assemble or disassemble certain parts. Conclusion: Future works are related to the implementation of gesture recognition technology for a multiple number of trainees. Application: The results of this interface can be applied not only in e-Training system, but also in other systems, such as digital signage, tangible game, controlling 3D contents, etc.
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.
There is a necessity for the communication between intelligent robots and human beings because of wide spread use of them. Gesture recognition is currently being studied in regards to better conversing. On the basis of previous research, however, the gesture recognition algorithms appear to require not only complicated algorisms but also separate training process for high recognition rates. This study suggests a gesture recognition algorithm based on computer vision system, which is relatively simple and more efficient in recognizing various human gestures. After tracing the hand gesture using a marker, direction changes of the gesture trajectory were analyzed to determine the simple gesture code that has minimal information to recognize. A map is developed to recognize the gestures that can be expressed with different gesture codes. Through the use of numerical and geometrical trajectory, the advantages and disadvantages of the suggested algorithm was determined.
본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 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.
본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 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.
본 연구에서는 다차원의 데이터 인식에 유리한 SVM을 이용한 동적 동작인식 알고리즘을 제안한다. 우선, Kinect 비디오 프레임에서 동작의 시작과 끝을 찾아 의미있는 동작 프레임을 분할하고, 프레임 수를 동일하게 정규화시킨다. 정규화된 프레임에서 인체 모델에 기반한 인체 부위의 위치와 부위 사이의 관계를 이용한 동작 특징을 추출하여 동작인식을 수행한다. 동작인식기인 C-SVM는 각 동작에 대해 positive 데이터와 negative 데이터로 구성된 학습 데이터로 학습된다. 최종 동작 선정은 각 C-SVM의 결과값 중 가장 큰 값을 갖는 동작으로 한다. 제안하는 동작인식 알고리즘은 플래시 구연동화에서 더 나아가 유아가 능동적으로 구연동화에 참여할 수 있도록 고안된 체감형 동화 콘텐츠에 동작 인터페이스로 적용되었다.
Human frequently communicate non-linguistic information with gesture. So, we must develop efficient and fast gesture recognition algorithms for more natural human-computer interaction. However, it is difficult to recognize gesture automatically because human's body is three dimensional object with very complex structure. In this paper, we suggest a method which is able to detect key frames and frame changes, and to classify image sequence into some gesture groups. Gesture is classifiable according to moving part of body. First, we detect some frames that motion areas are changed abruptly and save those frames as key frames, and then use the frames to classify sequences. We symbolize each image of classified sequence using Principal Component Analysis(PCA) and clustering algorithm since it is better to use fewer components for representation of gestures. Symbols are used as the input symbols for the Hidden Markov Model(HMM) and recognized as a gesture with probability calculation.
일상생활을 살아나가면서 발생하는 안전사고 중에 어린이에게 가장 위협적인 사고는 보행 중 발생하는 교통사고이다. 사고발생 후의 대책이나 처리보다 사고를 미연에 방지하기 위해 어린이 스스로 몸을 유지할 수 있는 안전에 대한 바른 습관 및 태도를 형성시켜주는 교통안전 교육이 강조되야 한다. 본 논문에서는 기능성게임으로서 교통안전교육을 가장 효율적으로 학습할 수 있는 방안의 하나로 어린이의 몸을 활용해 교통안전 준수체험 교육훈련을 할 수 있는 체감형 교통안전교육게임을 설계해보고 3차원 동작인식기술을 다양한 기능성게임에 적용할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 삼차원 핸드 제스쳐 디자인 및 모델링을 위한 프레임워크를 기술한다. 동작 인식, 평가, 등록을 지원하기위해 동적시간정합(Dynamic Time Warping, 이하 DTW)과 은닉마코브모델 (Hidden Markov Mode, 이하 HMM)을 활용 하였다. HMM은 제스쳐 인식에 활용되며 또한 제스쳐 디자인과 등록 과정에 활용된다. DTW은 HMM 훈련 데이터가 부족한 경우 제스쳐 인식에 활용되고, 수행된 동작이 기준 동작의 차이를 평가하는 데에 활용된다. 동작 움직임에 나타나는 위치 정보와 관성 정보를 모두 획득하기 위해 바디센서와 시각센서를 혼합하여 동작을 감지하였다. 18개의 예제 손동작을 디자인하고 다양한 상황에서 제안된 기법을 테스트하였다. 또한 제스쳐 수행시 나타나는 사용자간 다양성에 대해 토론한다.
Researches on the gesture recognition have become a very interesting topic in the computer vision area, Gesture recognition from visual images has a number of potential applicationssuch as HCI (Human Computer Interaction), VR(Virtual Reality), machine vision. To overcome thetechnical barriers in visual processing, conventional approaches have employed cumbersome devicessuch as datagloves or color marked gloves. In this research, we capture gesture images without usingexternal devices and generate a gesture trajectery composed of point-tokens. The trajectory Is spottedusing phase-based velocity constraints and recognized using the discrete left-right HMM. Inputvectors to the HMM are obtained by using the LBG clustering algorithm on a polar-coordinate spacewhere point-tokens on the Cartesian space .are converted. A gesture vocabulary is composed oftwenty-two dynamic hand gestures for editing drawing elements. In our experiment, one hundred dataper gesture are collected from twenty persons, Fifty data are used for training and another fifty datafor recognition experiment. The recognition result shows about 95% recognition rate and also thepossibility that these results can be applied to several potential systems operated by gestures. Thedeveloped system is running in real time for editing basic graphic primitives in the hardwareenvironments of a Pentium-pro (200 MHz), a Matrox Meteor graphic board and a CCD camera, anda Window95 and Visual C++ software environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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