• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2727-2732
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• 2014

최근 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect)를 이용하여 객체를 추적하거나 인식하는 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 환경에서 손을 검출하고 추적하는 기술은 휴먼-인터페이스 개발의 가장 기본적인 기술이다. 본 논문에서는 키넥트를 이용하여 단색으로 제한되지 않은 환경에서 검출된 손의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 키넥트 센서의 깊이영상(Depth Image)에서 추출된 손의 영역과 칼라영상에서 피부색(Skin Color)의 검출 결과를 결합하여 손 영역의 정확도를 개선한다. 제안된 방법으로 손 영역의 검출을 수행한 결과 깊이영상만 사용한 방법 보다 손 영역을 검출하는 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 제안된 방법이 수화나 제스처 인식 시스템에 적용된다면 정확도 개선에 많은 기여를 하리라 기대한다.

• 전기학회논문지
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• 제59권8호
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• pp.1477-1481
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• 2010

In this paper, we propose the classification and tracking method of the hand region using deformable template and condensation. To do this, first, we extract the hand region by using the fuzzy color filter and HCbCr color model. Second, we extract the edge of hand by applying the Canny edge algorithm. Third, we find the first template by calculating the conditional probability between the extracted edge and the model edge. If the accurate template of the first object is decided, the condensation algorithm tries to track it. Finally, we demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.117-123
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• 2016

본 논문에서는 사용자의 손가락 제스쳐를 인식하여 증강현실(Augmented Reality) 환경에서 3D 객체를 조작하기 위한 핸드-제스쳐 인터페이스를 구현한다. 구현된 핸드-제스쳐 인터페이스는 입력된 실 영상으로부터 손 영역을 추출하고, 사용자의 핸드 제스쳐에 의한 핸드 마커에 의해서 증강 객체를 생성한다. 그리고 사용자 제스쳐에 상응하는 3D 객체 조작은 손 영역의 면적 비율, 손가락 개수, 손 영역 중심점의 변화 등의 상관 관계를 분석하여 수행한다. 구현된 증강현실 3D 객체 조작 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 OpenGL로 3D 객체를 제작하고, OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 핸드 마커 및 제스쳐 인식의 모든 처리 과정을 구현하였다. 그 결과, 각 사용자 핸드-제스쳐 명령-모드별 평균 인식률이 90%이상으로 성공적인 인터페이스 기능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1892-1897
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• 2017

본 논문은 붙어 있는 손가락들을 가진 손을 대상으로 한 손가락 개수 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 손가락 사이에 필연적으로 직선형 그림자가 발생한다는 사실을 기반으로 한다. 이 알고리즘은 효율적인 그림자 검출을 위해 손 영역을 엄지손가락 영역과 네 손가락 영역으로 구분하고, 각 영역에서 경계 영상을 생성한다. 각 경계 영상에 직선 검출과 투영 기법을 적용하므로 투영 곡선들이 생성되고, 곡선들의 피크들은 손가락 그림자의 후보들로 검출된다. 그러고는 검출된 피크들에서 손가락 그림자에 의한 피크들만 추출되고 개수된다. 붙어 있는 손가락으로 다양한 형상을 표현하는 손 영상들을 대상으로 한 손가락 개수 실험에서 손가락 수에 따른 개수 성공률이 83.3%에서 100%이고, 전체적으로 93.1%이다. 또한 통제된 조건하에서 손 영상이 생성된다면 실패한 경우들이 충분히 개선될 수 있음을 보여주고 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.328-336
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• 2012

In this paper, we propose a robust fingertip extraction and extended Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) based robust hand gesture recognition for natural human-like HRI (Human-Robot Interaction). Firstly, for efficient and rapid hand detection, the hand candidate regions are segmented by the combination with robust $YC_bC_r$ skin color model and haar-like features based adaboost. Using the extracted hand candidate regions, we estimate the palm region and fingertip position from distance transformation based voting and geometrical feature of hands. From the hand orientation and palm center position, we find the optimal fingertip position and its orientation. Then using extended CAMSHIFT, we reliably track the 2D hand gesture trajectory with extracted fingertip. Finally, we applied the conditional density propagation (CONDENSATION) to recognize the pre-defined temporal motion trajectories. Experimental results show that the proposed algorithm not only rapidly extracts the hand region with accurately extracted fingertip and its angle but also robustly tracks the hand under different illumination, size and rotation conditions. Using these results, we successfully recognize the multiple hand gestures.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.263-266
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• 2007

We introduce a vision-based hand gesture recognition fer understanding musical time and patterns without extra special devices. We suggest a simple and reliable vision-based hand gesture recognition having two features First, the motion-direction code is proposed, which is a quantized code for motion directions. Second, the conducting feature point (CFP) where the point of sudden motion changes is also proposed. The proposed hand gesture recognition system extracts the human hand region by segmenting the depth information generated by stereo matching of image sequences. And then, it follows the motion of the center of the gravity(COG) of the extracted hand region and generates the gesture features such as CFP and the direction-code finally, we obtain the current timing pattern of beat and tempo of the playing music. The experimental results on the test data set show that the musical time pattern and tempo recognition rate is over 86.42% for the motion histogram matching, and 79.75% fer the CFP tracking only.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1603-1613
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• 2017

본 논문은 널리 알려진 RGB 색상 기반의 웹캠을 사용한 손 영역을 효율적으로 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음을 제거하기 위하여 네 번의 경험적 전처리 방법을 수행한다. 먼저, 전체 영상 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 평활화를 수행한다. 다음으로, RGB 영상은 HSV와 YCbCr 색상 모델로 변환되어, 각 색상 모델에 대해 통계적인 값에 기반하여 전역 고정 이진화가 수행된 후, 잡음은 bitwise-OR 연산에 의해 제거된다. 다음으로, 윤곽 근사화와 내부 영역 구멍 연산을 위해 RDP와 flood fill 알고리즘이 사용된다. 끝으로, 모폴로지 연산을 통하여 잡음을 제거하고 영상의 크기에 비례한 임계값을 결정하여 손 영역이 결정된다. 본 연구는 잡음 제거에 초점을 맞추고 있고 손 동작 인식 응용 기술에 사용될 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제4권
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• pp.395-407
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• 2000

It is necessary to develop method that human and computer can interfact by the hand gesture without any special device. In this thesis, the real time hand gesture recognition was developed. The system segments the region of a hand recognizes the hand posture and track the movement of the hand, using computer vision. And it does not use the blue screen as a background, the data glove and special markers for the recognition of the hand gesture.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.65-75
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상만을 이용하여 손 영역 추적 및 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 조명 조건의 영향을 제거하고 빠르고 안정적인 정보 획득을 위해 깊이 정보만을 이용하는 추적 방법을 제안하고, 영역 확장 방법을 통해 추적 과정 중에 발생할 수 있는 오류에 대한 판단 방법과 다양한 제스처 인식에 응용이 가능한 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 먼저 추적점을 찾기 위해 중심점 전이 과정을 통해 최근접점을 찾고 그 점으로부터 영역 확장을 통해 손 영역과 경계선을 검출한다. 그리고 영역 확장을 통해 획득한 무효경계선의 비율을 이용하여 추적영역에 대한 신뢰도를 계산함으로써 정상 추적 여부를 판단한다. 정상적인 추적인 경우, 검출된 손 영역으로부터 윤곽선을 추출하고 곡률 및 RANSAC, 컨벡스 헐(Convex-Hull)을 이용하여 손 끝점을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 추적 및 손 끝점 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.801-805
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용프로그램을 제어하는 시스템에 대하여 기술한다. 피부색 컬러 정보를 이용하여 손 영역을 추출한 후 무게중심 프로필 정보를 추출하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색 정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되며 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 마지막으로 인식된 손 형상 정보를 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용프로그램을 제어하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.