본 논문에서는 증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 기법을 제안한다. 손동작 인식은 사용자와 컴퓨터 사이의 친숙한 상호작용을 가능하게 한다. 하지만, 비젼 기반의 손동작 인식은 복잡한 손의 형태로 인한 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 손의 형태적인 특징을 이용한 새로운 모델을 제안한다. 제안하는 기법에서 손 인식은 카메라로부터 획득한 영상에서 손 영역을 분리하는 부분과 인식하는 부분으로 구성된다. 카메라로부터 획득한 영상에서 배정을 제거하고 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 분리한다. 다음으로 히스토그램을 이용하여 손의 특징점을 구하여 손의 형태를 계산한다. 마지막으로 판별된 손인식 정보를 이용하여 3차원 객체를 제어하는 증강현실 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 기법의 구현 속도가 빠르고 인식률도 91.7%로 비교적 높음을 확인하였다.
본 논문에서는 원격디스플레이를 제어하기 위하여 공중에서 섬세한 손동작을 인식할 수 있는 핸드 헬드형 포인팅 디바이스인 AirPincher를 제안한다. AirPincher는 현재 존재하고 있는 손동작 인식 기술 중 장갑을 이용한 기술과 디스플레이 근처에 설치하는 카메라를 이용한 기술의 단점을 극복하기 위해 고안되었다. 장갑을 이용한 기술은 사용 시 매번 탈착을 해야 하는 불편함이 존재하고 설치형 카메라를 이용한 기술은 사용자와 원격 디스플레이 간의 거리에 따라 제스처 인식 효율이 상이한 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 AirPincher는 사용자가 한 손으로 디바이스를 잡고 사용하도록 설계되었다. 손가락 동작은 AirPincher에 탑재되어있는 근접한 센서들에 의해 인식되어 섬세한 손가락 움직임을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 AirPincher를 사용하는 두 가지 포인팅 방법을 제안하고 이들의 성능을 분석하기 위한 실험을 진행하였다. 실험은 AirPincher를 사용하기 위한 공중에서의 효율적인 가상 입력공간의 크기를 찾는 실험과 AirPincher를 사용한 연속 포인팅 방법과 불연속 포인팅 방법을 비교하는 실험으로 구성되었다.
스마트폰이 채택하고 있는 터치 인터페이스는 기존 피처폰 및 PC에서 채택하던 키패드나 키보드를 전면 대체하는 대중적인 인터페이스로 자리 잡았다. 특히, 터치 인터페이스는 개인별 다양한 동작 인식이 가능하고 애플리케이션별 입력 데이터 특성이 뚜렷이 구분되는 인터페이스이다. 본 논문에서는 스마트폰의 터치 인터페이스를 통해 나타나는 애플리케이션별 사용자 제스처를 분석한다. 특히, 안드로이드 스마트폰에서 널리 사용되는 게임, 웹 브라우져, 유튜브, 이미지 및 e-book 뷰어, 비디오 플레이어, 카메라, 지도 등 대표적인 애플리케이션 카테고리 별로 터치 인터페이스를 통해 입력되는 데이터를 추출하고 이를 분석하였다. 분석 결과 애플리케이션별로 고유한 터치 입력 패턴을 추출할 수 있었으며, 이를 통해 어떤 사용자가 어떤 애플리케이션을 수행했는지를 식별하는 용도, 소유자와 다른 입력 패턴이 들어올 경우 애플리케이션을 차단하는 용도, 나아가 사용자에게 편리한 새로운 인터페이스를 설계하는 용도 등에 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2363-2374
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2016
Communication occurs through verbal elements, which usually involve language, as well as non-verbal elements such as facial expressions, eye contact, and gestures. In particular, among these non-verbal elements, gestures are symbolic representations of physical, vocal, and emotional behaviors. This means that gestures can be signals toward a target or expressions of internal psychological processes, rather than simply movements of the body or hands. Moreover, gestures with such properties have been the focus of much research for a new interface in the NUI/NUX field. In this paper, we propose a method for recognizing the number of fingers and detecting the hand region based on the depth information and geometric features of the hand for application to an NUI/NUX. The hand region is detected by using depth information provided by the Kinect system, and the number of fingers is identified by comparing the distance between the contour and the center of the hand region. The contour is detected using the Suzuki85 algorithm, and the number of fingers is calculated by detecting the finger tips in a location at the maximum distance to compare the distances between three consecutive dots in the contour and the center point of the hand. The average recognition rate for the number of fingers is 98.6%, and the execution time is 0.065 ms for the algorithm used in the proposed method. Although this method is fast and its complexity is low, it shows a higher recognition rate and faster recognition speed than other methods. As an application example of the proposed method, this paper explains a Secret Door that recognizes a password by recognizing the number of fingers held up by a user.
웨어러블 컴퓨터의 개발로 인해 인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 디지털 카메라를 통해 인간의 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 카메라를 통해 손 제스처를 인식하는 방법은 빛과 같은 주변 환경에 영향을 받기 때문에 탐지기는 덜 민감해야 한다. 최근에 Viola 탐지기는 얼굴 탐지에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 하얼 특징을 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 이 방법을 손 영역 탐지에 적용하였으며 피부색을 이용한 고전적인 방법들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 빛과 같은 방해 요소가 있는 환경에서 Viola 탐지기가 피부색을 이용한 탐지 방법보다 더 견고함을 보여 주었다.
본 논문에서는 다양한 정보단말기에 활용될 수 있는 손동작기반의 실시간 숫자 인식기 구현 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 키넥트 센서를 활용하여 3차원 공간에서 손의 움직임을 획득한다. 획득한 손의 궤적은 잡음과 제스처의 크기 변화에 의한 궤적 변화를 최소화하고 일관성 있는 추적을 유지하기 위해 주성분 분석으로 단순화 된다. 또한, 기울기와 위치정보 특징을 동시에 고려한 새로운 특징 기반 은닉 마르코프 모델을 제시한다. 그 결과 제안한 기법은 손동작의 크기와 움직임 속도에 강인한 실시간 인식기를 구현하였다. 실험을 통하여 기존의 기울기 정보만을 사용하였을 때 보다 30% 이상의 높은 인식률을 보였으며, 98%의 높은 숫자 인식률을 나타내었다.
This paper describes how a person extracts a unknown object with pointing gesture while interacting with a robot. Using a stereo vision sensor, our proposed method consists of two stages: the detection of the operators' face, the estimation of the pointing direction, and the extraction of the pointed object. The operator's face is recognized by using the Haar-like features. And then we estimate the 3D pointing direction from the shoulder-to-hand line. Finally, we segment an unknown object from 3D point clouds in estimated region of interest. On the basis of this proposed method, we implemented an object registration system with our mobile robot and obtained reliable experimental results.
This paper discusses a skeleton feature extraction method for ubiquitous robot system. The skeleton features are used to analyze human motion and pose estimation. In different conventional feature extraction environment, the ubiquitous robot system requires more robust feature extraction method because it has internal vibration and low image quality. The new hybrid silhouette extraction method and adaptive skeleton model are proposed to overcome this constrained environment. The skin color is used to extract more sophisticated feature points. Finally, the experimental results show the superiority of the proposed method.
Camera position information from 2D face image is very important for that make the virtual 3D face model synchronize to the real face at view point, and it is also very important for any other uses such as: human computer interface (face mouth), automatic camera control etc. We present an algorithm to detect human face region and mouth, based on special color features of face and mouth in $YC_bC_r$ color space. The algorithm constructs a mouth feature image based on $C_b\;and\;C_r$ values, and use pattern method to detect the mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face side boundary information to determine the camera position. Experimental results demonstrate the validity of the proposed algorithm and the Correct Determination Rate is accredited for applying it into practice.
Hand segmentation and tracking is essential to the development of a hand gesture recognition system. This research features segementation and tracking of hand regions based the hue component of color. We propose a method that employs HSI color model, and segments and tracks hand regions using the hue component of color alone. In order to track the segmented hand regions, we only apply Kalman filter to a region of interest represented by a rectangle region. Initial experimental results show that the system accurately segments and tracks hand regions although it only uses the hue compoent of color. The system yields near real time throghput of 8 frames per second on a Pentium II 233MHz PC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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