• 제목/요약/키워드: Hand-Drawn Gesture

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A Measurement System for 3D Hand-Drawn Gesture with a PHANToMTM Device

  • Ko, Seong-Young;Bang, Won-Chul;Kim, Sang-Youn
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제6권3호
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    • pp.347-358
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    • 2010
  • This paper presents a measurement system for 3D hand-drawn gesture motion. Many pen-type input devices with Inertial Measurement Units (IMU) have been developed to estimate 3D hand-drawn gesture using the measured acceleration and/or the angular velocity of the device. The crucial procedure in developing these devices is to measure and to analyze their motion or trajectory. In order to verify the trajectory estimated by an IMU-based input device, it is necessary to compare the estimated trajectory to the real trajectory. For measuring the real trajectory of the pen-type device, a PHANToMTM haptic device is utilized because it allows us to measure the 3D motion of the object in real-time. Even though the PHANToMTM measures the position of the hand gesture well, poor initialization may produce a large amount of error. Therefore, this paper proposes a calibration method which can minimize measurement errors.

가상 칠판을 위한 손 표현 인식 (Hand Expression Recognition for Virtual Blackboard)

  • 허경용;김명자;송복득;신범주
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권12호
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    • pp.1770-1776
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    • 2021
  • 손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 본 논문에서는 가상의 칠판 위에서 움직이는 손의 궤적을 기반으로 기호를 인식하는 손 표현인식 방법을 제안하였다. 손으로 가상의 칠판에 그린 기호를 인식하기 위해서는 손의 움직임으로부터 기호를 인식하는 방법은 물론, 데이터 입력의 시작과 끝을 찾아내기 위한 손 자세 인식 역시 필요하다. 본 논문에서는 손 자세 인식을 위해 미디어파이프를, 시계열 데이터에서 손 동작을 인식하기 위해 순환 신경망의 한 종류인 LSTM(Long Short Term Memory)을 사용하였다. 제안하는 방법의 유효성을 보이기 위해 가상 칠판에 쓰는 숫자 인식에 제안하는 방법을 적용하였을 때 약 94%의 인식률을 얻을 수 있었다.

깊이 영상 기반 적응적 체인 코드를 이용한 한자 학습 시스템 (Depth Image based Chinese Learning Machine System Using Adjusted Chain Code)

  • 김기상;최형일
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권12호
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    • pp.545-554
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    • 2014
  • 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 실시간 사용자 한자 학습 시스템을 제안한다. 사용자 학습 방법으로는 사용자가 화면에서 손을 움직여 한자를 입력하고, 입력 제스처와 미리 저장된 템플릿을 매칭하여 사용자가 한자를 올바르게 썼는지 판단한다. 이를 위해 본 논문에서는 손가락 검출 및 검증을 통한 손 영역 검출 및 추적 방법과 스트로크의 연속성을 분석하기 위해 적응적 체인 코드를 제안한다. 손가락 검출로는 깊이 값을 이용하여 손 영역을 검출 후, 손가락의 축을 생성, 손가락의 두께를 이용하여 검증한다. 손 영역 추적으로 생성된 스트로크는 추적된 점들과 순서 그리고 길이 정보가 포함되어 있다. 이들을 이용하여 사용자가 올바른 입력을 했는지 확인하기 위해 적응적 체인 코드 방법을 제안한다. 이 방법은 매칭 속도와 스트로크 안에서 잘못 입력된 부분을 찾는데 매우 효율적이다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안한 시스템이 실시간으로 동작하며 학습 과정과 오류 검출에 매우 효과적임을 보여준다.

HTML5 캔버스를 이용한 플랫폼 독립적인 게임의 구현 (Platform Independent Game Development Using HTML5 Canvas)

  • 장석우;허문행
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권12호
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    • pp.3042-3048
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    • 2014
  • 최근 들어, 차세대의 웹 표준으로 자리매김하고 있으며, 별도의 프로그램을 설치하지 않고 인터넷 브라우저 상에서 다양한 그래픽과 멀티미디어의 구현이 가능한 웹 앱 저작 기술인 HTML5에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 HTML5에서 제공하는 캔버스를 활용하여 애플의 iOS, 구글의 안드로이드 등의 플랫폼에 의존적이지 않은 게임을 구현한다. 본 논문에서 구현하는 게임은 캐릭터가 주변의 적들과 충돌하지 않기 위해서 상하좌우로 이동한다. 그리고 캐릭터가 적과 충돌하면 생존 게이지가 줄어들고, 하트 아이템을 먹으면 생존 기간이 연장되는 게임이다. 향후에는 본 논문에서 개발된 게임에 보다 다양한 아이템을 추가할 예정이며, 제스처 인식과 같은 컴퓨터 비전기술을 적용하여 게임을 수행하는 사용자와의 인터페이스를 보다 다양화할 계획이다.