• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1323-1329
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• 2021

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.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.593-598
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• 2014

Hand gesture recognition based on vision is a challenging task in human-robot interaction. The sign language of finger spelling alphabets has been tested as a kind of hand gesture. In this paper, we test hand gesture recognition by detecting the contour shape and orientation of hand with visual image. The method has three stages, the first stage of finding hand component separated from the background image, the second stage of extracting the contour feature over the hand component and the last stage of comparing the feature with the reference features in the database. Here, finger spelling alphabets are used to verify the performance of our system and our method shows good performance to discriminate finger alphabets.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.197-201
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• 2011

최근 들어 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위한 인터페이스 분야에서 컴퓨터 시각 방식으로 손짓을 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 손짓 인식에서 가장 중요한 이슈는 손가락의 방향성을 효율적으로 인식하는 것이다. 손짓 형상으로부터 얻은 원시형상요소들의 방향성은 손짓에 관한 중요한 정보를 내포하고 있으므로 본 논문에서는 형태론적 형상분해 기법을 사용하여 얻은 주 원시형상요소를 포함하는 원의 반경을 증가시키면서 부 원시형상요소와의 교차점을 구하여 손가락의 주 방향성을 인식하는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 그 유용성을 증명하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.120-122
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• 2004

Wearable input device that can make free-space typewriting possible is introduced. We named this device as $SCURRY^{TM}$. To measure the angular velocity of hand and the acceleration rates at the ends of fingers, we buried MEMS inertial sensors in this keyboard. We processed sensor signals to get the information on hand movement and finger-click motion. With this signal processing, apparent finger movements were depicted over the virtual keyboard shown on output device of a target computing system. In this paper, a finger-click recognition method is proposed to improve the recognition performance for finger clicking of $SCURRY^{TM}$. The proposed method is composed of three parts including feature extraction part, valid click part, and cross-talk avoidance part. The experiments were conducted to verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1-10
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• 2011

본 논문은 CCTV 관제에서 동작 인식을 위한 색상 기반 손과 손가락 탐지 기술을 제안하였다. 논문의 목표는 피부색을 기반으로 한 손 영역 탐지 및 손동작 인식에 대한 강인한 방법을 제안하는 것이다. 탐지된 손 영역과 손동작 인식 기술은 에어 마우스 및 스마트 TV를 조정하는데 적용될 수 있으며 홈시어터 및 감성 센서를 기반으로 하는 장치들을 조종하기 위하여도 사용될 수 있다. 입력 영상으로부터 손 영역을 구분하기 위하여 색상 기반 윤곽선 추출 방법이 사용되어지고 윤곽이 구분된 손으로부터 y좌표값을 계산하여 손가락 끝점을 탐지한다. 손가락 끝점의 위치를 탐지한 후에, R채널만을 이용하여 추적을 하며 손동작 인식에 있어서 차영상 기법을 적용하여 잡영상 제거와 같은 강인한 면을 보여준다. 제안하는 방법으로 손가락 끝점의 추적과 손동작 인식에 관련된 많은 실험을 진행하였고, 실험 결과는 기존의 방법보다 성능 면에 있어서 96% 이상의 정확도를 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.768-775
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• 2005

For sign languages are main communication means among hearing-impaired people, there are communication difficulties between speaking-oriented people and sign-language-oriented people. Automated sign-language recognition may resolve these communication problems. In sign languages, finger spelling is used to spell names and words that are not listed in the dictionary. There have been research activities for gesture and posture recognition using glove-based devices. However, these devices are often expensive, cumbersome, and inadequate for recognizing elaborate finger spelling. Use of colored patches or gloves also cause uneasiness. In this paper, a vision-based finger spelling recognition system is introduced. In our method, captured hand region images were separated from the background using a skin detection algorithm assuming that there are no skin-colored objects in the background. Then, hand postures were recognized using a two-dimensional grid analysis method. Our recognition system is not sensitive to the size or the rotation of the input posture images. By optimizing the weights of the posture features using a genetic algorithm, our system achieved high accuracy that matches other systems using devices or colored gloves. We applied our posture recognition system for detecting Korean Sign Language, achieving better than $93\%$ accuracy.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.72-75
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• 2004

In this paper, a finger-click recognition method is proposed to improve the recognition performance for finger-clicking of a wearable input device, called $SCURRY^{TM}$. The proposed method is composed of three parts including feature extraction part, valid click discrimination part, and cross-talk avoidance part. Two types of MEMS inertial sensors are embedded into the wearable input device to measure the angular velocity of a hand (hand movement) and the acceleration rates at the ends of fingers (finger-click motion). The experiment applied to the $SCURRY^{TM}$ device shows the improved stability and performance.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.187-189
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• 2004

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1967-1972
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• 2016

본 논문은 깊이 영상의 손 영역을 위해 거리 그래프를 정의하고 그것을 이용해 손가락을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 거리 그래프는 손바닥 중심과 손 윤곽선 사이의 각과 유클리디안 거리로 손 윤곽선을 표현한 그래프이다. 거리 그래프는 손끝들의 위치에서 국부 최댓값을 갖고 있어 손가락 위치를 검출할 수 있고 손가락 개수를 인식할 수 있다. 윤곽선은 항상 360 개의 각으로 나누어지고 그들은 손목 중심을 기준으로 정렬된다. 그래서 제안된 알고리즘은 손의 크기와 방향에 대해 영향을 받지 않으며 손가락을 잘 검출한다. 다소 제한된 인식 실험 조건에서 손가락 개수 인식 실험은 1~3 개의 손가락은 100% 인식율과 4~5 개 손가락은 98% 인식율을 보여주었고, 또한 실패한 경우도 추가 가능한 단순한 조건에 의해 인식이 가능할 수 있음을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1393-1402
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• 2013

Hand gesture is one of the most popular communication methods in everyday life. In human-computer interaction applications, hand gesture recognition provides a natural way of communication between humans and computers. There are mainly two methods of hand gesture recognition: glove-based method and vision-based method. In this paper, we propose a vision-based hand gesture recognition method using Kinect. By using the depth information is efficient and robust to achieve the hand detection process. The finger labeling makes the system achieve pose classification according to the finger name and the relationship between each fingers. It also make the classification more effective and accutate. Two kinds of gesture sets can be recognized by our system. According to the experiment, the average accuracy of American Sign Language(ASL) number gesture set is 94.33%, and that of general gestures set is 95.01%. Since our system runs in real-time and has a high recognition rate, we can embed it into various applications.