This study compares hand-based interfaces to improve a user's virtual reality (VR) presence by enhancing user immersion in VR interactions. To provide an immersive experience, in which users can more directly control the virtual environment and objects within that environment using their hands and, to simultaneously minimize the device burden on users using immersive VR systems, we designed two experimental interfaces (hand motion recognition sensor- and controller-based interactions). Hand motion recognition sensor-based interaction reflects accurate hand movements, direct gestures, and motion representations in the virtual environment, and it does not require using a device in addition to the VR head mounted display (HMD). Controller-based interaction designs a generalized interface that maps the gesture to the controller's key for easy access to the controller provided with the VR HMD. The comparative experiments in this study confirm the convenience and intuitiveness of VR interactions using the user's hand.
Human body motion is a non-verbal part for interaction or movement that can be used to involves real world and virtual world. In this paper, we explain a study on natural user interface (NUI) in human hand motion recognition using RGB color information and depth information by Kinect camera from Microsoft Corporation. To achieve the goal, hand tracking and gesture recognition have no major dependencies of the work environment, lighting or users' skin color, libraries of particular use for natural interaction and Kinect device, which serves to provide RGB images of the environment and the depth map of the scene were used. An improved Camshift tracking algorithm is used to tracking hand motion, the experimental results show out it has better performance than Camshift algorithm, and it has higher stability and accuracy as well.
Objective: This paper targets a framework of a hand gesture based interface design. Background: While a modeling of contact-based interfaces has focused on users' ergonomic interface designs and real-time technologies, an implementation of a contactless interface needs error-free classifications as an essential prior condition. These trends made many research studies concentrate on the designs of feature vectors, learning models and their tests. Even though there have been remarkable advances in this field, the ignorance of ergonomics and users' cognitions result in several problems including a user's uneasy behaviors. Method: In order to incorporate compatibilities considering users' comfortable behaviors and device's classification abilities simultaneously, classification-oriented gestures are extracted using the suggested human-hand model and closed-loop classification procedures. Out of the extracted gestures, the compatibility-oriented gestures are acquired though human's ergonomic and cognitive experiments. Then, the obtained hand gestures are converted into a series of hand behaviors - Handycon - which is mapped into several functions in a mobile device. Results: This Handycon model guarantees users' easy behavior and helps fast understandings as well as the high classification rate. Conclusion and Application: The suggested framework contributes to develop a hand gesture-based contactless interface model considering compatibilities between human and device. The suggested procedures can be applied effectively into other contactless interface designs.
A home-based rehabilitation system for patients with uncomfortable hands or arms was developed. By using this system, patients can save time and money of going to the hospital. The system's interface is easy to manipulate. In this paper, we discuss a rehabilitation system using video recognition; the focus is on designing a convenient user interface and rehabilitation training methods. The system consists of two screens: one for recording user's information and the other for training. A first-time user inputs his/her information. The system chooses the training method based on the information and records the training process automatically using video recognition. On the training screen, video clips of the training method and help messages are displayed for the user.
With the recent advance in the performance of mobile phones, many effective interfaces for them have been proposed. This paper implements a hand-gesture-and-vision-based interface on a mobile phone. This paper assumes natural interaction scenario when user holds a mobile phone in a hand and sees the other hand's palm through mobile phone's camera. Then, a virtual object is rendered on his/her palm and reacts to hand and finger movements. Since the implemented interface is based on hand familiar to humans and does not require any additional sensors or markers, user freely interacts with the virtual object anytime and anywhere without any training. The implemented interface worked at 5 fps on mobile phone (Galaxy S2 having a dual-core processor).
Kim, Jin-Woo;Jung, Kyung-Boo;Jeong, Seung-Do;Choi, Byung-Uk
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.36
no.6
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pp.471-478
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2009
Recently, researches for user interface are remarkably processed due to the explosive growth of 3-dimensional contents and applications, and the spread class of computer user. This paper proposes a novel method to manipulate windows efficiently using only the intuitive motion of hand. Previous methods have some drawbacks such as burden of expensive device, high complexity of gesture recognition, assistance of additional information using marker, and so on. To improve the defects, we propose a novel visual touchless interface. First, we detect hand region using hue channel in HSV color space to control window using hand. The distance transform method is applied to detect centroid of hand and curvature of hand contour is used to determine position of fingertips. Finally, by using the hand motion information, we recognize hand gesture as one of predefined seven motions. Recognized hand gesture is to be a command to control window. In the proposed method, user can manipulate windows with sense of depth in the real environment because the method adopts stereo camera. Intuitive manipulation is also available because the proposed method supports visual touch for the virtual object, which user want to manipulate, only using simple motions of hand. Finally, the efficiency of the proposed method is verified via an application based on our proposed interface.
We propose a novel HMI UI/UX for an in-vehicle infotainment system. Our proposed HMI UI comprises multimodal interfaces that allow a driver to safely and intuitively manipulate an infotainment system while driving. Our analysis of a touchscreen interface-based HMI UI/UX reveals that a driver's use of such an interface while driving can cause the driver to be seriously distracted. Our proposed HMI UI/UX is a novel manipulation mechanism for a vehicle infotainment service. It consists of several interfaces that incorporate a variety of modalities, such as speech recognition, a manipulating device, and hand gesture recognition. In addition, we provide an HMI UI framework designed to be manipulated using a simple method based on four directions and one selection motion. Extensive quantitative and qualitative in-vehicle experiments demonstrate that the proposed HMI UI/UX is an efficient mechanism through which to manipulate an infotainment system while driving.
In this paper, we present a design and an evaluation of a hand-held ball based haptic interface, named "TouchBall." Using a trackball mechanism, the device provides flexibility in terms of directional degrees of freedom. It also has an advantage of a direct transfer of force feedback through frictional touch (with high sensitivity), thus requiring only relatively small amount of inertia. This leads to a compact hand-held design appropriate for mobile and 3D interactive applications. The device is evaluated for the detection thresholds for directions of the force feedback and the perceived amount of directional force. The refined directionality information should combine with other modalities with less sensory conflict, enriching the user experience for a given application.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.300-306
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2012
In this paper, we propose a vision based hand motion recognition method for an untouchable user interface of smart devices. First, an original color image is converted into a gray scaled image and its spacial resolution is reduced, taking the small memory and low computational power of smart devices into consideration. For robust recognition of hand motions through separation of horizontal and vertical motions, the horizontal principal area (HPA) and the vertical principal area (VPA) are defined respectively. From the difference images of the consecutively obtained images, the center of gravity (CoG) of the significantly changed pixels caused by hand motions is obtained, and the direction of hand motion is detected by defining the least mean squared line for the CoG in time. For verifying the feasibility of the proposed method, the experiments are carried out with a vision system.
Song, Bok Deuk;Lee, Seung-Hwan;Choi, HongKyw;Kim, Sung-Hoon
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.3
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pp.396-402
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2022
User interactions are being developed in various forms, and in particular, interactions using human gestures are being actively studied. Among them, hand gesture recognition is used as a human interface in the field of realistic media based on the 3D Hand Model. The use of interfaces based on hand gesture recognition helps users access media media more easily and conveniently. User interaction using hand gesture recognition should be able to view images by applying fast and accurate hand gesture recognition technology without restrictions on the computer environment. This paper developed a fast and accurate user hand gesture recognition algorithm using the open source media pipe framework and machine learning's k-NN (K-Nearest Neighbor). In addition, in order to minimize the restriction of the computer environment, a stereoscopic image control system based on user hand gesture recognition was designed and implemented using a web service environment capable of Internet service and a docker container, a virtual environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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