There is strong demand to create wearable PC systems that can support the user outdoors. When we are outdoors, our movement makes it impossible to use traditional input devices such as keyboards and mice. We propose a hand gesture interface based on image processing to operate wearable PCs. The semi-transparent PC screen is displayed on the head mount display (HMD), and the user makes hand gestures to select icons on the screen. The user's hand is extracted from the images captured by a color camera mounted above the HMD. Since skin color can vary widely due to outdoor lighting effects, a key problem is accurately discrimination the hand from the background. The proposed method does not assume any fixed skin color space. First, the image is divided into blocks and blocks with similar average color are linked. Contiguous regions are then subjected to hand recognition. Blocks on the edges of the hand region are subdivided for more accurate finger discrimination. A change in hand shape is recognized as hand movement. Our current input interface associates a hand grasp with a mouse click. Tests on a prototype system confirm that the proposed method recognizes hand gestures accurately at high speed. We intend to develop a wider range of recognizable gestures.
The purpose of this study is to look into dressing practices at the Woinarodo region in terms of ordinary and ritual clothes. Men wore Bqji(trousers) and Jeokori(jackets) as their plain clothes and sometimes Jangsam mid Durumaki(topcoat). During the period of Japanese colony, men wore Western-style clothes. For women it was basic to wear Chima(skirts) and Jeokori. And they preferred Momppe rather when in Japanese rule. In arrangements for their head, men put on gut, and had their hair cut during Japanese nile. Women laid a bundle of their braided hairs on the head or braided their hair, while married women did their hair up in a chignon during the ruling period People of the region put on straw and leather shoes, and then rubber ones since the late 1930s. Hand weaving was a major means of living for women at the region. Ramie, hemp and cotton were mainly weaved by hand. Starching was applied mainly to ramie and cotton. Glues for starching were made of raw rices, cooked rices, wheat flour or gloiopeltis tenax. For ritual clothes, especially in wedding, bridegrooms arranged themselves with Samokwandae and then Put on Baji, Jeokori, Durumaki and Danryung. But they Put on Western-style dresses as the liners of Danryung, and wear Nambawi Rather than the Samo after korean independence from Japanese rule. Bridges wore Chima, Jeokori and Wonsam and Chokdoori and covered their face with Hansam Wonsam did not be worn any longer after Korean independence from the rule. Shrouds for funeral ceremony were manufactured with silks, cotton and hemp, when the chief mourner wore hempen hoods and funeral robes, while women, Chima, made of hemp. and any type of Jeokori.
본 논문에서는 웹캠으로 입력받은 컬러 영상에서 손의 구조정보를 활용하여 위치를 탐지하고 손동작을 인식하는 방법을 제시한다. 본 시스템에서는 피부색을 기반으로 영상을 이진화하고, 라벨링한다. 각각의 라벨링된 영역 내에서 Voronoi Diagram을 활용한 최대 내접원(Maximum Inscribed Circle)을 탐색하여 손의 중심점을 찾고 최대 내접원과 연결된 타원 성분을 분석하여 손 영역을 추출한다. 그리고 여기에서 찾아진 최대 내접원과 타원 성분을 손동작 인식의 특징점으로 사용한다. 제안하는 알고리즘은 다양한 환경에서 손을 인식할 때 문제가 되는 배경에서의 유사한 색상을 가진 물체를 효과적으로 제거할 수 있는 장점이 있다.
The Russian Far East Region covers an area of 6 Million and 216 thousands km2 and it is as vast as 36% of the Russan Federation on one hand. And this region also exists in a very severe climate condition as 90% of the region is covered with permanently frozen land on the other. This vast region has many of the world's richest natural resources : woods, fish, non-metals, energy resources, and other. The Russian Far East Region is prompts to participate in the world economy, specifically Asian and other Parcific Natiops along with the recent changes in the national structure of Russia. Although the transition to market economy and foreign investment in Russia is not sufficient, the time has come for us to actively promote technological exchanges with Korean and Russian Far East Region which are of our prosopective neighboring countries and seek for mutural relationships with us.
This paper presents a intuitive, simple and easy smart home TV remote control system using the hand gesture recognition. Hand candidate regions are detected by cascading policy of the part of human anatomy on the disparity map image, Exact hand region is extracted by the graph-cuts algorithm using the skin color information. Hand postures are represented by shape features which are extracted by a simple shape extraction method. We use the forward spotting accumulative HMMs for a smart home TV remote control system. Experimental results show that the proposed system has a good recognition rate of 97.33 % for TV remote control in real-time.
GUI(graphical user interface) has been the dominant platform for HCI(human computer interaction). The GUI-based style of interaction has made computers simpler and easier to use. However GUI will not easily support the range of interaction necessary to meet users' needs that are natural, intuitive, and adaptive. In this paper we study an approach to track a hand in an image sequence and recognize it, in each video frame for replacing the mouse as a pointing device to virtual reality. An algorithm for real time processing is proposed by estimating of the position of the hand and segmentation, considering the orientation of motion and color distribution of hand region.
전방투사형 인터랙티브 디스플레이에서는 프로젝터의 빔이 사용자의 손이나 몸에도 투사되는 특성으로 인해 보편적 칼라 추져 기법을 통한 맨 손 영역의 검출이 어렵다. 본 논문에서는 원본 영상의 칼라가 카메라 영상으로 포착되기까지 칼라의 변환 관계를 분석하여 결과를 추정함으로써, 기대치와의 차이 영역 계산을 통해 손 영역을 검출하였다. 이 때, 기존 논문의 부정확한 칼라 추정을 보완하기 위해, 프로젝터와 카메라 반응 값의 칼라 채널별 간섭현상 및 투사된 프레임 내부의 밝기 오차를 룩업테이블로 모델링 하고 맨 손 영역에 대해 유동적인 밝기 차 임계치를 적용하여 정확도를 개선하였다.
The aim of this paper is to present the methodology for hand tracking and hand gesture recognition. The detected hand and gesture can be used to implement the non-contact mouse. We had developed a MP3 player using this technology controlling the computer instead of mouse. In this algorithm, we first do a pre-processing to every frame which including lighting compensation and background filtration to reducing the adverse impact on correctness of hand tracking and hand gesture recognition. Secondly, YCbCr skin-color likelihood algorithm is used to detecting the hand area. Then, we used Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) algorithm to tracking hand. As the formula-based region of interest is square, the hand is closer to rectangular. We have improved the formula of the search window to get a much suitable search window for hand. And then, Support Vector Machines (SVM) algorithm is used for hand gesture recognition. For training the system, we collected 1500 hand gesture pictures of 5 hand gestures. Finally we have performed extensive experiment on a Windows XP system to evaluate the efficiency of the proposed scheme. The hand tracking correct rate is 96% and the hand gestures average correct rate is 95%.
The use of hand gesture provides an attractive alternative to cumbersome interface devices for human-computer interaction(HCI). Many methods hand gesture recognition using visual analysis have been proposed such as syntactical analysis, neural network(NN), Hidden Markov Model(HMM) and so on. In our research, a HMMs is proposed for alphabetical hand gesture recognition. In the preprocessing stage, the proposed approach consists of three different procedures for hand localization, hand tracking and gesture spotting. The hand location procedure detects the candidated regions on the basis of skin-color and motion in an image by using a color histogram matching and time-varying edge difference techniques. The hand tracking algorithm finds the centroid of a moving hand region, connect those centroids, and thus, produces a trajectory. The spotting a feature database, the proposed approach use the mesh feature code for codebook of HMM. In our experiments, 1300 alphabetical and 1300 untrained gestures are used for training and testing, respectively. Those experimental results demonstrate that the proposed approach yields a higher and satisfying recognition rate for the images with different sizes, shapes and skew angles.
본 논문에서는 기계적인 조작 장치 없이 손동작만으로 컴퓨터를 조작할 수 있는 차세대 인터페이스인 에어 인터페이스를 구현하였다. 에어 인터페이스 시스템 구현을 위해 먼저 적외선의 전반사 원리를 이용하였으며, 이후 획득된 적외선 영상에서 손 영역을 분할한다. 매 프레임에서 분할된 손 영역은 이벤트 처리를 위한 손동작 인식부의 입력으로 사용되고, 최종적으로 개별 제어 이벤트에 맵핑된 손동작 인식을 통하여 일반적인 제어를 수행하게 된다. 본 연구에서는 손영역 검출과 추적, 손동작 인식과정을 위해 구현되어진 영상처리 및 인식 기법들이 소개되며, 개발된 에어 인터페이스 시스템은 길거리 광고, 프레젠테이션, 키오스크 등의 그 활용성이 매우 클 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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