사용자 친화형 유저 인터페이스 구현을 위해 인간의 손 형상을 실시간으로 인식하는 연구의 중요성이 부각되고 있다. 그러나 인간의 손은 자유도가 크기 때문에 손 형상을 정확히 인식하기란 매우 어렵고 또한 피부색과 유사한 색을 가지는 복잡한 배경에서는 더욱 곤란하다. 본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 카메라를 사용하여 피부색 정보에 의한 손 형상을 분할한 후 손가락 끝 점을 찾는다. 찾은 손가락 끝점을 이용하여 방향을 탐지하는 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 템플리트 매칭을 이용하여 손가락 끝 점을 탐색한 후 찾은 손 가락 끝 점과 손목의 중심을 이용하여 전, 후, 좌, 우 방향을 탐지한다. 제안하는 방법을 이용하여 3D가상현실 공간에서의 Navigation에 응용하였으며, 실험결과 전진, 후진 및 좌측, 우측의 방향전환도 매우 좋은 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 마우스, 키보드, 조이스틱 등의 조작 없이 전, 후, 좌, 우 방향전환을 사용자가 직관적으로 지시함으로써 보다 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용을 제공할 수 있을 것이다.
In this paper we propose a new visual servoing method for door opening with mobile manipulator. We use an eye-to-hand system that stereo camera is mounted on mobile platform, and adopt the position-based method. The previous methods for door opening mostly used eye-in-hand system with mono camera and required predefined knowledge such as radius and position about door grip, which was mainly caused by using mono cam era. This is also a severe constraint for pursuing general-purpose algorithm for door opening. For overcoming such drawback, we use stereo camera and suggest a new method that detect the door grip and estimate its pose from stereo depth information without predefined knowledge. Al...
최근 손과 손가락을 인식하는 기술은 HCI(human computer interaction)에서 자연스럽고 친숙한 환경을 제공하기 위한 기술로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용하여 손과 손가락의 모양을 검출 및 인식하는 방법을 제안하고, 그 인식 결과를 활용하여 다양한 기기와 상호연동 할 수 있는 MPEG-U 기반 향상된 사용자 상호작용 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 깊이 카메라를 이용하여 손을 검출한 후, 손목의 위치를 찾아 최소 손 영역을 검출한다. 이어서 검출된 최소 손 영역으로부터 손가락 끝점을 검출 한 후, 최소 손 영역의 중심점과 손가락 끝점간의 뼈대를 만든다. 이렇게 만든 뼈대의 길이와 인접 뼈대간의 각도차를 분석하여 손가락을 판별한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자가 MPEG-U에서 정의하는 다양한 심벌들을 손 자세로 취하였을 때 제안 방법을 이용하여 손 자세를 인식하고, 인식 결과를 상호연동 가능한 MPEG-U 스키마 구조로 표현한다. 실험에서는 다양한 환경에서 제안하는 손 자세 인식 방법의 성능을 보인다. 또한, 제안 시스템의 상호연동성을 보이기 위해 인식 결과를 MPEG-U part2 표준에 맞는 XML 문서로 표현하고, MPEG-U 참조 소프트웨어를 이용하여 그 표현 결과에 대한 표준 부합성을 검증한다.
가상현실(Virtual Reality, VR), 증강현실(Augmented Reality, AR), 혼합현실(Mixed Reality, MR) 분야에 유용한 인간 컴퓨터 인터페이스 기술은 필수적이다. 특히 휴먼 손동작 인식 기술은 직관적인 상호작용을 가능하게 하여, 다양한 분야에서 편리한 컨트롤러로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 뎁스 영상 기반의 1 인칭 시점 손동작 인식을 위하여 손동작 데이터베이스 생성 시스템을 구축하여, 손동작 인식기 학습에 필요한 1 인칭(Egocentric View Point) 데이터베이스를 촬영하여 제작한다. 그리고 모바일 Head Mounted Device(HMD) VR 을 위한 뎁스 영상 기반 1 인칭 시점 손동작 인식(Hand Pose Recognition, HPR) 딥러닝 Deep Residual Network 를 구현한다. 최종적으로, 안드로이드 모바일 디바이스에 학습된 Residual Network Regressor 를 이식하고 모바일 VR 에 실시간 손동작 인식 시스템을 구동하여, 모바일 VR 상 실시간 3D 손동작 인식을 가상 물체와의 상호작용을 통하여 확인 한다.
The market of digital avatar with internet and digital technology is increasing rapidly. The users want to express any free-formed motion of their avatars in the cyber space. The user s motion capturing method as the avatar's motion can express any free-formed motion of the avatar in real-time but the methods are expensive and inconvenient. In this paper, we proposed a new method of expressing any free-formed motion of the avatar in real-time. The proposed method is an algorithm for real-time control of a 3D avatar in symmetry-formed free motion. Specially, the algorithm aims at the motion control of a 3D avatar for online dancing games. The proposed algorithm uses the skeleton character model and controls any one of two hands of the character model by a joystick with two sticks. In the symmetry-formed motion, the position and orientation of one hand can determine the position and orientation of the other hand. And the position and orientation of a hand as an end-effector can determine the pose of the arm by Inverse Kinematics. So the algorithm can control the symmetry-formed free motions of two arms by one joystick with two sticks. In the dance game, the algorithm controls the arm motion by the joystick and the other motion by the motion captured DB.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모델 (HMM: hidden Markov model)을 이용한 제스처 인식 방법을 제안하고, 이를 게임 시스템의 인터페이스로 적용한 사례를 소개한다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 특징을 가진다. 첫 번째는 사전에 분할된 데이터 열을 입력으로 사용하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 방법은 카메라로부터 입력되는 비디오 스트림을 HMM의 입력으로 사용한다는 것이다. 두 번째는 제안된 HMM은 제스처의 분할과 인식을 동시에 수행한다는 것이다. 제안된 방법에서 사용자의 제스처는 13개의 제스처들을 인식하는 13개의 specific-HMM들을 결합하는 하나의 통합된 HMM을 통해 인식된다. 제안된 HMM은 사용자의 머리와 양손의 2D-위치 좌표로 구성된 포즈 심볼들의 열을 입력받는다. 그리고 새로운 포즈가 입력될 때마다, HMM의 상태 확률 값을 갱신한다. 그때, 만약 특정 상태의 확률 값이 미리 정해둔 임계치보다 큰 경우, 그 특정 상태를 포함하고 있는 제스처로 인식한다 제안된 방법의 정당성을 입증하기 위하여, 제안된 방법은 Quake II라는 컴퓨터 게임에 적용되었다. 실험결과는 제안된 방법이 높은 인식 정확률과, 계산 시간을 확연하게 감소시킬 수 있었음을 보여주었다.
일반적으로 저니키 모멘트 값을 이용한 매칭 시에는 외접원 안에 속하는 이미지 정보를 Zernike 기저함수로 투영시켜 얻은 모멘트 값을 이용하여 매칭에 사용한다. 하지만 손 이미지의 특성상 무게중심 부근에 중복되는 정보가 많이 포함되는데 이로 인해 변별력이 떨어질 수 있는 문제점이 있다. 또한 중복되는 정보를 제외한 이미지 정보들 중에서 특정 영역에 있는 정보들은 손의 모양정보를 구분하는데 변별력을 높여줄 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 중복되는 정보를 제거하는 R1 링 마스크를 통해 얻은 이미지와 변별력을 높여 줄 수 있는 정보에 가중치를 부여하는 R2 링 마스크를 통해 얻은 이미지를 결합하여 R3 링 마스크를 설계한다. R3 링 마스크를 이용하여 얻은 모멘트들을 주성분분석(PCA)을 통해 차원을 축소함으로써 매칭량을 감소시킨다. 제안한 방법의 우수성을 확인하기 위해 7가지 손 모양을 다른 방법과 비교실험 하였으며, 그 결과 우수성을 확인 할 수 있었다.
For the past several years, many countries have passed or have recommended legislation making it illegal to use in-hand mobile phones while driving and several manufacturers have released car kit solutions enabling hands-free operation of the mobile phone. But an automobile environment can pose extremely harsh physical conditions impacting audio quality, safety, and reliability. This article introduced a Car Kits that provided a total entertainment and telematics solution, which support all current features within the constraints of low power consumption, form factor, price, ease-of-use, manufacture ability, testability and high total quality.
본 논문은 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 효과적으로 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 컴퓨터의 상호작용 연구가 활발해짐에 따라 컴퓨터가 인간의 행동을 얼마나 정확히 인식할 수 있느냐에 대한 연구는 끊임없이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 손영상에 대하여 색상(Hue)과 채도(Saturation)를 이용한 컬러모델을 기반으로 조명의 영향을 줄이며 손의 영역을 추출하고, 특히, 팔영역을 포함한 손영역이 촬영된 영상에서 손목 이후 부분을 제외한 손 영역만을 추출하도록 하였다. 손 형태를 인식하기 위하여 손 영역으로부터 손의 특징을 18 개의 특징값으로 표현하였고, 이를 통해 학습된 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 인식하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.407-412
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2015
In model-based tracking, an accurate 3D model of a target object or scene is mostly assumed to be known or given in advance, but the accuracy of the model should be guaranteed for accurate pose estimation. In many application domains, on the other hand, end users are not highly distracted by tracking errors from certain levels of modeling errors. In this paper, we examine perceptual tracking errors, which are predominantly caused by modeling errors, on subjective evaluation and compare them to computational tracking errors. We also discuss the tolerance of modeling errors by analyzing their permissible ranges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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