• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.384-386
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• 1998

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.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.1761-1768
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• 2009

In this paper, we implemented online real time strategy game using hand as the mouse in augmented reality. Also, we introduced the algorithm for detecting hand direction, finding fingertip of the index finger and counting the number of fingers for interaction between users and the virtual objects. The proposed method increases the reality of the game by combining the real world and the virtual objects. Retinex algorithm is used to remove the effect of illumination change. The implementation of the virtual reality in the online environment enables to extend the applicability of the proposed method to the areas such as online education, remote medical treatment, and mobile interactive games.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7B호
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• pp.578-585
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• 2012

GPS와 Wi-Fi를 이용한 위치 추적 시스템은 IEEE 802.11 기반으로 하는 다수의 AP들로 구성된 무선 네트워크 인프라가 구축되어 있는 환경에서 추가 비용 없이 이용 가능하여 다양한 응용분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 기존의 시스템은 위치 추적용 태그의 단가가 비싼 범용 장치를 사용하였으며 전력소모를 위한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 기존의 GPS와 Wi-Fi를 이용한 저전력을 고려한 위치 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 저전력 하드웨어 기반으로 위치 추적에 최적화된 태그를 설계하고 구현한다. 또한 구현한 태그가 저전력으로 동작할 수 있는 핸드오프 기법, 동작 모델을 제안한다. 제안하는 핸드오프 기법은 IEEE 802.11 표준 핸드오프 방식이 채널검색 동작 시 많은 송수신이 발생함에 따라 큰 전력소모가 발생하는 문제를 위치 정보를 활용하여 해결한다. 또한 제안하는 동작 모델은 절전모드와 duty cycle 개념을 사용하여 태그의 전력소모를 최소화하였다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실제 환경을 모델링한 시뮬레이션을 수행하고 실제 측정한 태그의 각 동작에 따른 전류소비를 기반으로 전력소모량을 계산한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 핸드오프 기법은 표준 핸드오프에 비해 약 59%, 제안하는 동작 모델의 경우 기본 동작 모델에 비해 약 98%의 전력소모를 줄일 수 있었다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제45권2호
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• pp.111-117
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• 2018

Background Fat grafting, or lipofilling, represent frequent clinically used entities. The fate of these transplants is still not predictable, whereas only few animal models are available for further research. Quantum dots (QDs) are semiconductor nanocrystals which can be conveniently tracked in vivo due to photoluminescence. Methods Fat grafts in cluster form were labeled with cadmium-telluride (CdTe)-QD 770 and transplanted subcutaneously in a murine in vivo model. Photoluminescence levels were serially followed in vivo. Results Tracing of fat grafts was possible for 50 days with CdTe-QD 770. The remaining photoluminescence was $4.9%{\pm}2.5%$ for the QDs marked fat grafts after 30 days and $4.2%{\pm}1.7%$ after 50 days. There was no significant correlation in the relative course of the tracking signal, when vital fat transplants were compared to non-vital graft controls. Conclusions For the first-time fat grafts were tracked in vivo with CdTe-QDs. CdTe-QDs could offer a new option for in vivo tracking of fat grafts for at least 50 days, but do not document vitality of the grafts.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.9-14
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• 2003

GUI(Grophic User Interface) 기반의 상호작용은 컴퓨터를 더 사용하기 간단하고 쉽게 만들었다. 그러나 GUI 기반의 상호작용은 자연스럽고 직관적이며 적응적인 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 필요한 상호 작용 기능을 쉽게 지원하지는 못한다. 본 연구에서는 이미지 시퀀스에서 손을 추적하고 가상 현실에서 포인팅 장치로 마우스를 대체하기 위해 각 비디오 프레임에서 손을 인식하는데 유용한 방법인 수정 BMA를 제안했으며 이를 이용해 초당 30 프레임의 HCI 시스템을 구현했다. HCI 시스템을 구현하는데 가장 중요한 기준은 정확한 움직임 벡터 포착과 그의 실시한 처리이다. 수정 BMA는 실시간 처리를 위해 손의 위치, 움직임 방향을 고려한 손 영역을 분할, 손 영역의 색상 분포를 예측하는데 적용했다. 실험 결과는 YCbCr 좌표를 이용한 수정 BMA가 실시간 처리와 인식율을 보장함을 보여 준다. YCbCr 색상 좌표는 각 픽셀 색상의 휘도를 제거한 RGB 색상 좌표보다 더 적은 비트로 코딩 가능하며 주변 상황에 덜 민감하다. 수정 BMA를 이용한 손 추적은 가상현실, 게임과 장애인을 위한 HCI시스템 적용가능하다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권5호
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• pp.517-524
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• 2015

In this paper, we propose a new target tracking filter architecture using active and passive sensors in underwater environment. A passive sensor for target tracking needs a bearing measurement of target. And target tracking filter for using passive sensor has the observability problem. On the other hand, an active sensor does not have the problem associated with system observability problem because an active sensor uses bearing and range measurement. In this paper, the tracking filter algorithm that could be used in the active and passive sensor system is proposed to analyze maneuvering target and to improve target tracking performance. The proposed tracking filter algorithm is tested by a series of computer simulation runs and the results are analyzed and compared with existing algorithm.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.1-9
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• 2010

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.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권6호
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• pp.407-412
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• 2015

In model-based tracking, an accurate 3D model of a target object or scene is mostly assumed to be known or given in advance, but the accuracy of the model should be guaranteed for accurate pose estimation. In many application domains, on the other hand, end users are not highly distracted by tracking errors from certain levels of modeling errors. In this paper, we examine perceptual tracking errors, which are predominantly caused by modeling errors, on subjective evaluation and compare them to computational tracking errors. We also discuss the tolerance of modeling errors by analyzing their permissible ranges.

• ETRI Journal
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• 제41권4호
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• pp.483-493
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• 2019

Considering the high dimensions of video sequences, it is often challenging to acquire a sufficient dataset to train the tracking models. From this perspective, we propose to revisit the idea of hand-crafted feature learning to avoid such a requirement from a dataset. The proposed tracking approach is composed of two phases, detection and tracking, according to how severely the appearance of a target changes. The detection phase addresses severe and rapid variations by learning a new appearance model that classifies the pixels into foreground (or target) and background. We further combine the raw pixel features of the color intensity and spatial location with convolutional feature activations for robust target representation. The tracking phase tracks a target by searching for frame regions where the best pixel-level agreement to the model learned from the detection phase is achieved. Our two-phase approach results in efficient and accurate tracking, outperforming recent methods in various challenging cases of target appearance changes.