This paper proposes an image detection algorithm to implement gesture. By using a camera sensor, the performance of the extracted image algorithm based on the gesture pattern was verified through experiments. In addition, through the experiments, we confirmed the proposed method's possibility of the implementation. For efficient image detection, we applied a segmentation technique based on image transition which divides into small units. To improve gesture recognition, the proposed method not only has high recognition rate and low false acceptance rate in real gesture environment, but also designed an algorithm that efficiently finds optimal thresholds that can be applied.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.129-138
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2022
With the increasing reliance of computing systems in our everyday life, there is always a constant need to improve the ways users can interact with such systems in a more natural, effective, and convenient way. In the initial computing revolution, the interaction between the humans and machines have been limited. The machines were not necessarily meant to be intelligent. This begged for the need to develop systems that could automatically identify and interpret our actions. Automatic gesture recognition is one of the popular methods users can control systems with their gestures. This includes various kinds of tracking including the whole body, hands, head, face, etc. We also touch upon a different line of work including Brain-Computer Interface (BCI), Electromyography (EMG) as potential additions to the gesture recognition regime. In this work, we present an overview of several applications of automated gesture recognition systems and a brief look at the popular methods employed.
A lot of researchers have been investigating interactive portable projection systems such as a mini-projector. In addition, in exhibition halls and museums, there is a trend toward using interactive projection systems to make viewing more exciting and impressive. They can also be applied in the field of art, for example, in creating shadow plays. The key idea of the interactive portable projection systems is to recognize the user's gesture in real-time. In this paper, a vision-based shadow gesture recognition method is proposed for interactive projection systems. The gesture recognition method is based on the screen image obtained by a single web camera. The method separates only the shadow area by combining the binary image with an input image using a learning algorithm that isolates the background from the input image. The region of interest is recognized with labeling the shadow of separated regions, and then hand shadows are isolated using the defect, convex hull, and moment of each region. To distinguish hand gestures, Hu's invariant moment method is used. An optical flow algorithm is used for tracking the fingertip. Using this method, a few interactive applications are developed, which are presented in this paper.
Muhammad Haroon;Saud Altaf;Zia-ur- Rehman;Muhammad Waseem Soomro;Sofia Iqbal
ETRI Journal
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제45권6호
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pp.1022-1034
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2023
In this study, the impact of varying lighting conditions on recognition and decision-making was considered. The luminosity approach was presented to increase gesture recognition performance under varied lighting. An efficient framework was proposed for sensor-based sign language gesture identification, including picture acquisition, preparing data, obtaining features, and recognition. The depth images were collected using multiple Microsoft Kinect devices, and data were acquired by varying resolutions to demonstrate the idea. A case study was designed to attain acceptable accuracy in gesture recognition under variant lighting. Using American Sign Language (ASL), the dataset was created and analyzed under various lighting conditions. In ASL-based images, significant feature points were selected using the scale-invariant feature transformation (SIFT). Finally, an artificial neural network (ANN) classified hand gestures using specified characteristics for validation. The suggested method was successful across a variety of illumination conditions and different image sizes. The total effectiveness of NN architecture was shown by the 97.6% recognition accuracy rate of 26 alphabets dataset with just a 2.4% error rate.
최근 휴대폰의 발전과 더불어 휴대폰 환경에 적합한 인터페이스에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 특히 사람에게 친숙한 손동작을 이용한 상호작용에 주목하여, 휴대폰 상에서 손동작을 이용한 비전 기반 인터페이스를 구현하였다. 사용자가 한손에 휴대폰을 들고 휴대폰의 카메라를 통해서 다른 손의 손바닥을 바라보면, 사용자의 손바닥 위에 가상 객체가 증강되고 사용자는 자신의 손과 손가락의 움직임을 통해서 가상 객체와 상호작용 할 수 있다. 구현된 인터페이스는 사람에게 친숙한 손동작을 기반으로 동작하기 때문에, 사용자는 별도의 훈련 과정 없이 친숙하게 사용가능하다. 또한, 추가적인 센서나 마커를 요구하지 않기 때문에, 사용자가 원하는 시간과 장소에서 자유롭게 가상 객체와 상호작용 할 수 있다. 일부 시간이 많이 걸리는 처리 과정을 휴대폰 환경에 적합하도록 최적화, 고속화함으로써, 구현된 인터페이스는 상용화된 휴대폰(Galaxy S2)에서 5 fps로 동작한다.
본 논문에서는 손 제스처 인식에 필요한 특징 추출을 위하여 손가락의 개수뿐만 아니라 붙어있는 손가락 판별까지 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 컬러모델 기반의 피부색 범위 필터와 레이블링을 통하여 입력 영상에서 손 영역을 검출하고, 외곽선 및 특징점과 이들로부터 추출한 곡률 정보를 이용해 펴진 손가락의 개수 및 붙어있는 손가락 판별을 통한 특징을 추출하여 다양한 손 제스쳐를 인식한다. 실험결과 인식률과 처리 가능 프레임 레이트(frame rate)는 기존 알고리즘과 유사하였지만, 추출된 특징을 가지고 정의할 수 있는 제스처의 경우의 수는 기존 알고리즘보다 약 4배 정도 많아 훨씬 더 다양한 제스처를 인식할 수 있음을 알 수 있었다.
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.
본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.
This paper presents a method for computer-assisted slide presentation using vision-based gesture recognition. The proposed method consists of a sequence of steps, first detecting a hand in the scene of projector beam, then estimating the smooth trajectory of a hand or a pointing finger using Kalman Filter, and finally interfacing to an application system. Additional slide navigation control includes moving back and forth the pages of the presentation. The proposed method is to help speakers for an effective presentation with natural improved interaction with the computer. In particular, the proposed method of using finger pointing is believed to be more effective than using a laser pointer since the hand, the pointing or finger are more visible and thus can better grab the attention of the audience.
터치 인터페이스는 가장 최근에 등장한 상호작용 인터페이스 중에서도 그 사용성과 응용성이 뛰어난 인터페이스이다. 기술의 발전과 더불어 터치 인터페이스는 현대 사회에서 시계에서부터 광고판까지 많은 영역에 걸쳐 빠르게 퍼져나가고 있다. 하지만 여전히 터치 상호작용은 접촉식 센서가 내장되어있는 유효한 영역 내에서만 이루어질 수 있다. 따라서 센서가 내장될 수 없는 일반적인 사물들과의 상호작용은 아직 불가능한 상황이다. 본 논문에서는 이와 같은 제약 사항을 극복하기 위해 RGB-D 카메라를 이용한 사람-사물 상호작용 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 물체와 사용자의 손이 서로 가려지는 상황에서도 서로 문제없이 상호작용을 수행할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 빠르고 크기 변화와 회전에 강인한 물체 인식 알고리즘과 윤곽 정보를 이용한 손 제스처 인식 알고리즘을 통해 실시간으로 사용자가 사물과 상호작용을 수행할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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