• 전자공학회논문지
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• 제52권9호
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• pp.77-85
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• 2015

지화(finger language)는 수화(sign language)에 포함되며, 손의 제스쳐로 한글의 모음, 자음을 표현하는 언어 체계이다. 한글 지화는 총 31 제스쳐로 구성되어 있으며, 정확한 인식을 위해서는 하나의 제스쳐에 대해 학습 모델이 많이 필요로 하게 된다. 대량의 학습 모델이 존재할 경우, 입력 데이터는 많은 공간을 탐색하는데 시간을 소비하게 된다. 따라서 실시간 인식 시스템은 이러한 탐색 공간을 줄이는 것이 가장 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인식률 저하 없이 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 계층적 HMM 구조를 제안하였다. 지화는 손목의 방향성에 따라 총 3개의 범주로 설정, 입력 데이터는 이 범주 안에서 모델을 검색하게 된다. 이러한 사전 분류를 진행하여 비슷한 한글 지화의 분별력을 확립하게 되며 탐색 공간 또한 효율적으로 관리되므로 실시간 인식 시스템에 적용 가능하다. 실험 결과, 제안된 방법은 일반적인 HMM 인식 방법보다 평균 3배 정도의 시간을 단축할 수 있있고, 비슷한 한글 지화 제스쳐에 대해 오인식 또한 감소하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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• pp.876-881
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• 2003

This study focused on to design and toanalysis of a myoelectronic hand. We considered a low frequency factor in human life and to quantify low frequency which a human body responded to using a 1-axis ant a 3-axis accelerometer. The dynamic myoelectronic hand are important for tasks such a continuous prosthetic control and a EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most neural approached To control myoelectronic hand, classifying myoelectronic patterns are also important. Experimental results of FEM are 110㎫ on Thumb, 200㎫ on Index finger, 220㎫ on Middle finger 260㎫ on Ring finger and 270㎫ on Little finger. Experimental results of accelerometer are 1.4-0.4(m/s2) ,(5-20(〔Hz〕) in Feeding activity and 0.4-0(m/s2) (0-10〔Hz〕) in Lifting activity. Considering these facts, we suggest a new type myoelectronic hand.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.60-68
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• 2014

최근 사용자와 컴퓨터 간의 상호작용을 통하여 컴퓨터를 제어하는 시스템이 활발하게 연구되고 있으며, 특히 사람의 손 인식에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 현재까지는 하나의 디바이스에서 사람의 손인식 정확도를 높이는 연구와 손동작을 통하여 디바이스를 제어하는 연구가 주를 이루고 있지만, 손 인식 기술이 여러 산업분야에 적용됨에 따라 다양한 환경과 상황에 적용하기 위하여 다중 디바이스 간의 시스템을 선택적으로 제어하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 손 인식을 통하여 두 개의 디바이스 중에서 선택적으로 하나의 디바이스를 제어하고자 한다. 더불어 6가지의 조건을 포함한 환경에서 실험을 통해 두 디바이스 간의 선택적 손 인식의 성공률을 높이기 위한 환경을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1686-1694
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• 2014

본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 획득한 깊이 영상에서 손가락의 모양을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 변화에 강인하게 하기 위하여 입력 손 영상의 회전 보상 각도를 계산한 뒤 강체(rigid) 변환을 통하여 손 영상을 회전 변환시킨다. 회전 보상 각도를 계산하기 위하여 손 영상의 경계선을 추출한 뒤 경계선을 이루는 화소들의 좌표의 변화를 관찰한다. 제안하는 기법에서는 손가락 모양을 인식하기 위하여 손 영역에서 최 상단, 최 우측, 최 좌측 화소 좌표를 획득한 뒤, 손가락의 기하학적 특징에 착안하여 좌표들 사이의 거리 변화와 좌표들 사이의 각도변화 그리고 손 영역의 화소 면적을 이용하게 된다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.33-42
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• 2014

수신호는 음성을 사용할 수 없는 상황, 특히 군인들에게 있어 효과적인 통신 수단이다. 기존의 수신호 인식 방법으로 카메라를 입력 장치로 하는 비젼 인식 방식들이 많이 활용되었다. 그러나 시야가 보이지 않는 군인들의 의사소통에는 적합하지 않다. 또 수신호 전달을 위한 장갑을 제작하는 기존의 방식들은 단지 손가락 움직임 정보만을 활용하고 있기 때문에 손가락뿐만 아니라 손의 회전 등의 추가적인 정보를 필요로 하는 군대 수신호 인식에는 부족하다. 본 논문에서는 수신호 장갑과 3축 모션 센서를 기반으로 군에서 널리 활용되는 6 가지 동작, 즉, 준비, 이동, 빨리 이동, 낮은 보폭, 정지, 그리고 엎드려 동작을 인식할 수 있는 시스템을 설계하고 제안하였다. 이를 위하여 손 모양을 인식하는 방법과 손의 모션을 인식하는 방법을 제안하였다. 손 모양 인식은 각 손가락을 굽힌 정도에 따라 완전히 펴진 상태, 조금 펴진 상태, 조금 굽힌 상태, 완전히 굽힌 상태로 구분한 것을 기반으로 하였다. 손의 모션 인식은 3축을 기준으로 각 동작의 특성을 분석하여 이를 알고리즘화 하였다. 반복 실험을 통한 시험 결과 평균 91.2%의 인식 성공률을 보였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권4호
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• pp.267-273
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• 2016

Hand posture recognition is an important technique to enable a natural and familiar interface in the human-computer interaction (HCI) field. This paper introduces a hand posture recognition method using a depth camera. Moreover, the hand posture recognition method is incorporated with the Moving Picture Experts Group Rich Media User Interface (MPEG-U) Advanced User Interaction (AUI) Interface (MPEG-U part 2), which can provide a natural interface on a variety of devices. The proposed method initially detects positions and lengths of all fingers opened, and then recognizes the hand posture from the pose of one or two hands, as well as the number of fingers folded when a user presents a gesture representing a pattern in the AUI data format specified in MPEG-U part 2. The AUI interface represents a user's hand posture in the compliant MPEG-U schema structure. Experimental results demonstrate the performance of the hand posture recognition system and verified that the AUI interface is compatible with the MPEG-U standard.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.506-511
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• 2004

최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 지금까지, 오로지 지문 인식만이 다른 생체 인식에 비해 확인과 식별 시스템들이 더 정교하고, 비싼 취득 인터페이스들과 인식 과정을 필요로 하기 때문에 온라인 보안 검사를 위하여 한정된 성공을 보았다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어질 수 있다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 30개의 특징 데이터를 가진다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-Geometry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1377-1383
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• 2012

본 연구는 마우스의 입력을 사람의 손동작으로 대체하는 휴먼마우스 시스템에 관한 것이다. 모니터의 해상도가 커지면서 웹카메라와 모니터간의 해상도 차이로 인하여 단순히 웹카메라에서 손의 위치를 인식하여 포인터를 이동시키는 방법으로는 모니터의 모든 범위에 커서를 위치시킬 수가 없다. 따라서, 되돌아오는 동작을 반복하지 않고 마우스의 위치를 모니터의 가장자리까지 원하는 곳으로 편리하게 위치시키는 효과적인 방법을 제안한다. 또한, 다양한 마우스이벤트를 처리하기 위하여 엄지와 검지를 이용한 손가락 동작 인식을 제안하고 인식률을 측정한 결과, 97% 이상으로 그 유효성을 확인하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권3호
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• pp.179-188
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• 2018

In order to overcome the problems of contact palmprint recognition, a non-contact palmprint recognition system is developed on personal computer (PC) platform. Three methods, namely "double-line-single-point" (DLSP), "double-assistant-crosshair" (DAC) and "none-assistant-graphic" (NAG), are implemented for the palmprint localization to solve the severe technical challenges, including the complex background, variant illuminations, uncontrollable locations and gestures of hands. In NAG, hand segmentation and the cropping of region of interest are performed without any assistant graphics. The convex hull contour of hand helps detect the outside contour of little finger as well as the valley bottom between thumb and index finger. The three methods of palmprint localization have good operating efficiency and can meet the performance requirements of real-time system. Furthermore, an attendance system on PC platform is designed and developed based on non-contact palmprint recognition.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.316-323
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• 2010

본 논문에서는 증강현실 응용을 위한 손 끝점 추출과 손 동작 인식 기법을 제안한다. 먼저 RGB 컬러 영역에서 HSV 컬러 영역으로 영상을 변환하고, H, S 값에 대한 이중 임계값과 영역 확장 기법, 연결 요소 분석을 이용한 손을 분할한다. 다음으로 가상 키보드와 마우스의 입력을 위해서 모폴로지 연산과 감산을 통하여 검지와 엄지 손가락 끝점을 추출한다. 마지막으로 마우스 버튼 클릭의 역할을 하기 위하여 손바닥의 무게중심점에 대한 엄지와 검지 손가락 끝점의 각도를 계산하여 엄지와 검지 손가락의 떨어지고, 붙는 동작을 인식한다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법이 고속으로 정확하게 손을 분할하고, 손 끝점을 추출하여 손 동작을 인식할 수 있음을 보여주었다. 제안 기법은 증강 현실 응용을 위한 정보 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.