This paper presents the system widely used for extraction of human body recognition system in the field of bio-metric identification. The Human body recognition system is used in many fields. This biological is appled to the human recognition in banking and the access control with security. The important algorithm of the identification software usese hand lines and hand shape geometry. We used the simple algorithm and recognizing the person by their hand image from the input camera. The geometrical characteristics in hand shape such as length of finger to whole hand length thickness of finger to length, etc are used.
The lightweight and compact actuator with high power is required to perform motion with multiple degrees of freedom. To reduce the size and inertia of a robot manipulator, the mechanical transmission system is used. The shape memory alloy(SMA) is similar to the muscle-tendon-bone network of a human hand. However, there are some drawback and nonlinearity, such as the hysteresis and the stress dependence. In this paper, the design of the underactuated robot hand is studied. The 3-finger dexterous hand is driven by the SMA actuator using segmental mechanism. This digital approach enables to overcome the nonlinearity of SMA wire. The translational displacement of SMA actuator required to bend a phalanx of the underactuated robot hand is estimated and the bending angle of the underactuated robot hand according to input displacement of SMA actuator is predicted by the multi-body dynamic analysis.
The hand performs functions such as grabbing and other movements. In order to accomplish these movements in various kinds of operational environments, appropriate gloves must be worn to protect your hands. Choosing the appropriate type of glove is very important when wearing gloves in these types of operational environments. The reasons one wears gloves varies depending on age and gender. Unmarried women in their early twenties, for example, occasionally wear gloves for decoration rather than for functional reasons. However, previous studies examined a range of topics, and as such investigations dealing with specific body shape and demands of consumer are needed. Therefore in this study, the hands of unmarried women ranging in age from 20 to 24 were measured and hand shape types were analyzed in order to present basal data which can be used to help design improved glove patterns and produce appropriate, functional gloves. A total of 261 Korean women were measured. Fifty-seven right hand dimensions were measured and five dimensions from both hands were measured. Six factors were identified through factor analysis and those factors constituted $73.259\%$ of total variance. Two clusters of hand shapes were categorized using 6 factor scores by cluster analysis. Type 1 hand shape is defined as long hands with small width, girth, and thickness, long and thin fingers, and high vertical palm height. Type 2 hand shape is defined as short hands with large width, girth and thickness, short fingers, thick knuckles, and short vertical palm height. The characteristics of type 1 and 2 hand shapes are similar to women's hand type classification results from previous reports, but there was a significant difference in subject distribution by type. Therefore, standard data on hand shapes should be produced by developing measuring instruments and selling more accurate standard measuring points. By doing this it could help in the development of improved glove patterns, and also aid in planning production based on hand type.
일반적으로 동적 손동작 인식을 위해서는 전처리, 손 추적, 손 모양 검출의 단계가 필요하다. 본 논문에서는 전처리와 손 모양 검출 방법을 개선함으로써 성능을 향상시킨 동적 손동작 인식 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 동적테이블을 이용하여 노이즈제거 성능을 높이고, YCbCr 컬러공간을 이용한 기존의 피부색 검출 방식에서 피부색의 범위를 조절할 수 있도록 하여 피부색 검출 성능을 높인다. 특히 손 모양 검출 단계에서는 가이드라인을 이용하여 동적 손동작 인식의 요소인 시작이미지(Start Image)와 정지 이미지(Stop Image)를 검출하여 동적 손동작을 인식하기 때문에 학습예제를 사용한 손동작 인식 방법에 비해 인식 속도가 빠르다는 이점이 있다. 가이드라인이란 웹캠을 통해 입력되는 손의 모양과 비교하여 검출하기 위해 화면에 출력하는 손 모양의 라인이다. 가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 웹캠을 사용하여 복잡한 배경과 단순한 배경으로 구분된 9가지 동영상을 대상으로 실험하였다. 그 결과 CPU 점유율이 낮고, 메모리 사용량도 적기 때문에 시스템 부하가 높은 환경에 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문은 손 형상 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 손 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘에 대해 제안한다. 제안한 알고리즘은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 전처리 과정을 거쳐 손 영역만을 분할한 후 자기조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식하게 된다. 그러나 조명 변화에 민감하고 자유도가 큰 손 영역을 정확히 인식하기란 쉽지 않으며 오차 범위도 크기 때문에 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 각각의 손 형상에 대한 회전 정보를 데이터베이스화 한 후 주성분 분석을 적용하여 군집화 함으로서 인식오차를 줄였다. 또한 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식 시간도 줄일 수 있었다.
본 논문은 손동작 인식을 위한 형태 유사도 측정 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 획득과 유사도 측정 단계로 나눈다. 손 영역 획득은 YCbCr 칼라 공간을 이용하여 손 영역을 추출하며, filter와 Histogram분석을 통하여 노이즈를 제거한다. 그리고 손 형태 유사도 측정은 윤곽선을 추출한 후 인접 간선들 사이의 거리와 각도 관계로 TSR을 적용하여 손동작의 유사성을 측정하였다. 파악된 특징점으로부터 형태 유사도 값을 측정한 후, 이를 손동작을 인식하는데 활용한다.
This paper deals with the dynamic hand gesture recognition based on computer vision using neural networks. This paper proposes a global search method and a local search method to recognize the hand gesture. The global search recognizes a hand among the hand candidates through the entire image search, and the local search recognizes and tracks only the hand through the block search. Dynamic hand gesture recognition method is based on the skin-color and shape analysis with the invariant moment and direction information. Starting point and ending point of the dynamic hand gesture are obtained from hand shape. Experiments have been conducted for hand extraction, hand recognition and dynamic hand gesture recognition. Experimental results show the validity of the proposed method.
In this study, the mechanical properties related to the fabric appearance of well being functional bamboo knitted fabric before and after loess dyeing were evaluated. The mechanical properties of fabrics were measured by KES-F system, that is, shape retention, draping, wrinkle recovery, compression property, and surface properties, and total hand value of three types of knitted fabric, 100% bamboo, 100% cotton, and bamboo / cotton blend (60 / 40) were evaluated before and after loess dyeing. As a result, it was found that appearance density, shape retention, and drape coefficient of cotton knitted fabric were greater than those of bamboo knitted fabric. After loess dyeing, shape retention and drape coefficient, wrinkle recovery of bamboo knitted fabric improved and WC/C and MMD/SMD decreased. According to THV, the hand of bamboo/cotton blend knit is the best among three samples by compensation the weak properties of the two fiber. Therefore, loess dyeing seemed to be a good method for improving shape retention and hand value of 100% bamboo and bamboo blended fabric.
A haptic device operated by the user's hand can receive information on position and orientation of the hand and display force and moment generated in the virtual environment to the hand. For realistic haptic display, the detailed information on collision between objects is necessary. In the past, the point-based graphic environment has been used in which the end effector of a haptic device was represented as a point and the interaction of this point with the virtual environment was investigated. In this paper, the shape-based graphic environment is proposed in which the interaction of the shape with the environment is considered to analyze collision or contact more accurately. To this end. the so-called Gilbert-Johnson-Keerthi (GJK) algorithm is adopted to compute collision points and collision instants between two shapes in the 3-D space. The 5- DOF haptic hand controller is used with the GJK algorithm to demonstrate a peg-in-hole operation in the virtual environment in conjunction with a haptic device. It is shown from various experiments that the shape-based representation with the GJK algorithm can provide more realistic haptic display for peg-in-hole operations.
x본 논문에서는 키넥트(Kinect) 시스템에서 획득한 깊이 영상으로부터 convex-hull을 이용한 기하학적 특징 기반의 손 모양 인식 기법을 제안한다. 키넥트 시스템은 깊이 영상과 사용자의 골격 정보를 제공하는 카메라로 손 영역 검출에 유용하게 활용할 수 있다. 제안하는 기법에서는 키넥트로 획득한 깊이 영상에서 손 영역을 검출하고, 이 손 영역의 convex-hull을 구한다. 손 모양에 따라서 변하는 convex-hull에서 잡음으로 생긴 경계점 및 인식에 불필요한 경계점을 일련의 기법을 통해 제거한다. 추려진 경계점을 통해 재구성된 convex-hull을 특정 다각형으로 판단하고, 이 다각형의 내각의 합을 이용하여 손 모양을 인식하게 된다. 실험을 통해 제안하는 기법이 인식하고자 하는 모델에 대하여 높은 인식률을 보여준다는 것을 확인하였고, 단순히 특정 방향으로 고정된 손 모양뿐만 아니라 같은 모양이나 방향이 틀어진 손 모양에 대해서도 우수한 인식 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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