본 논문에서는 증강현실 환경에서 등장하는 3차원 공간상의 객체를 카메라와 손을 사용하여 조작할 수 있는 인터페이스를 제안한다. 일반적으로 3차원 움직임을 검출하기 위해서 마커를 사용하지만, 이러한 경우에는 객체를 등록하기 위해서 마커가 영상 내에 있어야 하며 추가적인 장비를 사용함으로서 몰입감의 저하를 초래한다. 이것을 극복하기 위해서 본 연구에서는 손을 하나의 평면으로 변환하고 손 모양의 변화를 검출하여 마커를 대체하는 방법을 제안한다. 또한 조명으로 인한 손의 색상 변화에 따른 객체의 등록 위치 변화를 칼만 필터를 적용하여 추적하였다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 손의 원활한 움직임에 의한 객체의 3차원 조작이 가능함을 보였다.
The purpose of this study is to compare the shape of the apical regions of root canals after instrumentation by various enlarging instruments. 120 extracted, single-rooted human teeth were seperated into 4 experimental groups. Each group provided 30 teeth for experimental use. Group 1 root canals instrumented by the hand-operated Reamer. Group 2 root canals instrumented by the hand-operated H-file. Group 3 root canals instrumented by the hand-operated K-file. Group 4 root canals instrumented by the automated Giromatic file. The results were as follows: 1. The degree of the roundness of the apical regions of root canal walls: 1) Hand-operated instruments were superior to the automated Giromatic file. 2) The Reamer was the most effective instrument among hand-operated instruments 3) There was little difference between the H-file and the K-file. 2. The degree of the smoothness of the apical regions of root canal walls: 1) Root canal walls instrumented by the hand-operated Reamer, H-file and, K-file were generally smooth, and there was little difference among them. 2) Root canal walls instrumented by the automated Giromatic file showed many irregular canal walls. 3. The existance of organic debris in the apical regions of root canals: All organic debris is not removed from root canals, and there was little difference between hand-operated instruments and the automated Giromatic instrument in removing organic debris.
손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 동적인 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 이 논문에서는 손 표현 인식을 위해 손가락의 위치와 형태를 기반으로 하는 계층적 손 자세 모델을 제안한다. 손 자세 인식을 위해서는 오픈소스인 미디어파이프를 기반으로 하고, 손가락 상태를 나타내는 모델과 이를 통해 손 자세를 나타내는 모델을 계층적으로 구성하였다. 손가락 모델 역시 손가락 하나의 굽힘과 손가락 두 개의 닿음을 사용하여 계층적으로 구성하였다. 제안하는 모델은 손을 통해 정보를 전달하는 다양한 응용에 사용할 수 있으며, 수화에서의 숫자 인식에 적용하여 그 유용성을 검증하였다. 제안하는 모델은 수화 인식 이외에 컴퓨터의 사용자 인터페이스에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대한다.
In this paper we describe the shape measuring technique and system with a non-contractive sensor, composed of slit-ray projector and solid-state camera. For improving the accuracy and preventing measuring dead point, this sensor part is attached to the end of robot, and each sensing is executed after one step moving. By patching these sensing data, whole measuring data is constructed. The calibration between sensor and world coordinate is implemented through the specific calibration block by transformation matrix method. The result of experiment was satisfactory.
Objective: This study presents the effect of visual feedback on one-hand gesture performance in vision-based gesture recognition system when people use gestures to control a screen device remotely. Backgroud: gesture interaction receives growing attention because it uses advanced sensor technology and it allows users natural interaction using their own body motion. In generating motion, visual feedback has been to considered critical factor affect speed and accuracy. Method: three types of visual feedback(arrow, star, and animation) were selected and 20 gestures were listed. 12 participants perform each 20 gestures while given 3 types of visual feedback in turn. Results: People made longer hand trace and take longer time to make a gesture when they were given arrow shape feedback than star-shape feedback. The animation type feedback was most preferred. Conclusion: The type of visual feedback showed statistically significant effect on the length of hand trace, elapsed time, and speed of motion in performing a gesture. Application: This study could be applied to any device that needs visual feedback for device control. A big feedback generate shorter length of motion trace, less time, faster than smaller one when people performs gestures to control a device. So the big size of visual feedback would be recommended for a situation requiring fast actions. On the other hand, the smaller visual feedback would be recommended for a situation requiring elaborated actions.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.276-280
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1993
An articulated, multifinger mechanical hand can carry out grasping and manipulation operations on objects of different type and shape. In this paper the architecture of the mechanical hand is presented. Joints are driven by two antagonist tendons. Strain gauges are used to derive tendon tensions, and located in the palm of the hand. Angular defection of the joints is measured by Hall effect sensors attached to the joints. A multiprocessor-based architecture for controlling the hand is illustrated.
본 논문에서는 애완용 로봇에 장착된 카메라로부터 획득된 연속 영상에서 사용자의 손 제스처를 인식하여 로봇을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 손 검출, 특징 추출, 제스처 인식 로봇 제어의 4단계로 구성된다. 먼저 카메라로부터 입력된 영상에서 HSI 색상공간에 정의된 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 손 영역을 검출한다. 다음은 연속 영상에서 손 영역의 모양과 움직임에 따른 특징을 추출한다. 이때 의미 있는 제스처의 구분을 위해 손의 모양을 고려한다. 그 후에 손의 움직임에 의해 양자화된 심볼들을 입력으로 하는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 손 제스처는 인식된다. 마지막으로 인식된 제스처에 대응하는 명령에 따라 애완용 로봇이 동작하게 된다. 애완용 로봇을 제어하기 위한 명령으로 앉아, 일어서, 엎드려, 악수 등의 제스처를 정의하였다. 실험결과로 제안한 시스템을 이용하여 사용자가 제스처로 애완용 로봇을 제어 할 수 있음을 보였다.
In recent years, research about Natural User Interface (NUI) has become focused because NUI system can give natural feelings for users in virtual reality. Most important thing in NUI system is how to communicate with the computer system. There are many things to interact with users such as speech, hand gestures, body actions. Among them, hand gesture is suitable for the purpose of NUI because people often use a relatively high frequency in daily life and hand gesture have meaning only by itself. This hand gestures called multi-cultural hand gesture and we proposed the method to recognize this kind of hand gestures. Proposed method is composed of Histogram of Oriented Gradients (HOG) used for hand shape recognition and Histogram of Oriented Displacements (HOD) used for hand center point trajectory recognition.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권5호
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pp.557-563
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2016
Most of the existing hand detection methods rely on the contour shape of hand after skin color segmentation. Such contour shape based computations, however, are not only susceptible to noise and other skin color segments but also inherently sequential and difficult to efficiently parallelize. In this paper, we implement and accelerate our in-house distance image based approach using CPU-GPU heterogeneous computing. Using emerging CPU-GPU heterogeneous computing technology, we achieved 5.0 times speed-up for $320{\times}240$ images, and 17.5 times for $640{\times}480$ images and our experiment demonstrates that our proposed distance image based hand detection is robust and fast, reaching up to 97.32% palm detection rate, 80.4% of which have more than 3 fingers detected on commodity processors.
In this paper, we propose a system that can detect the shape of a hand at high speed using an FPGA. The hand-shape detection system is designed using Verilog HDL, a hardware language that can process in parallel instead of sequentially running C++ because real-time processing is important. There are several methods for hand gesture recognition, but the image processing method is used. Since the human eye is sensitive to brightness, the YCbCr color model was selected among various color expression methods to obtain a result that is less affected by lighting. For the CbCr elements, only the components corresponding to the skin color are filtered out from the input image by utilizing the restriction conditions. In order to increase the speed of object recognition, a median filter that removes noise present in the input image is used, and this filter is designed to allow comparison of values and extraction of intermediate values at the same time to reduce the amount of computation. For parallel processing, it is designed to locate the centerline of the hand during scanning and sorting the stored data. The line with the highest count is selected as the center line of the hand, and the size of the hand is determined based on the count, and the hand and arm parts are separated. The designed hardware circuit satisfied the target operating frequency and the number of gates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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