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.
The most natural way to increase immersion and provide free interaction in a virtual environment is to provide a gesture interface using the user's hand. However, most studies about hand gesture recognition require specialized sensors or equipment, or show low recognition rates. This paper proposes a three-dimensional DenseNet Convolutional Neural Network that enables recognition of hand gestures with no sensors or equipment other than an RGB camera for hand gesture input and introduces a virtual reality game based on it. Experimental results on 4 static hand gestures and 6 dynamic hand gestures showed that they could be used as real-time user interfaces for virtual reality games with an average recognition rate of 94.2% at 50ms. Results of this research can be used as a hand gesture interface not only for games but also for education, medicine, and shopping.
In this paper, we propose an interface for interactive sound experience in the virtual concert hall. The proposed interface consists of two systems, called 'virtual acoustic position' and 'virtual active listening'. To provide these systems, we applied an artificial reverberation algorithm, multi-channel source separation and head-related transfer function. The proposed interface was implemented by using Unity. The interface provides the virtual concert hall to user through Oculus Rift, one of the virtual reality headsets. Moreover, we used Leap Motion as a control device to allow a user experience the system with free-hand. And user can experience the sound of the system through headphones.
In this paper, we propose user-centric immersible and interactive electronic book based on the interface of tabletop display. Electronic book is usually used for users that want to read the text book with multimedia contents like video, audio, animation and etc. It is based on tabletop display platform then the conventional input device like keyboard and mouse is not essentially needed. Users can interact with the contents based on the gestures defined for the interface of tabletop display using hand finger touches then it gives superior and effective interface for users to use the electronic book interestingly. This interface supports multiple users then it gives more diverse effects on the conventional electronic contents just made for one user. In this paper our method gives new way for the conventional electronics book and it can define the user-centric gestures and help users to interact with the book easily. We expect our method can be utilized for many edutainment contents.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.911-914
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2011
Detecting Hand Region is essencial technology to providing User based interface and many research has been continue. In this paper will propose Hand Region Detection method by using HSV space based on Back Projection and Hand Shape Recognition using Hu Moment. By using Back Projection, I updated reliability on Hand Region Detection by Back Projection method and, Confirmed Hand Shape could be recognized through Hu moment.
With the consistent development of the 3D application technique, visuals are available at more realistic quality and are utilized in many applications like game. In particular, interacting with 3D objects in virtual environments, 3D graphics have led to a substantial development in the augmented reality. This study proposes a 3D user interface to control objects in 3D space through virtual two-view method using only one camera. To do so, homography matrix including transformation information between arbitrary two positions of camera is calculated and 3D coordinates are reconstructed by employing the 2D hand coordinates derived from the single camera, homography matrix and projection matrix of camera. This method will result in more accurate and quick 3D information. This approach may be advantageous with respect to the reduced amount of calculation needed for using one camera rather than two and may be effective at the same time for real-time processes while it is economically efficient.
While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in $KAIST^[1]$. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user's hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.4
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pp.368-374
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2011
This paper proposes a robot control human interface using Markov model (HMM) based hand signal recognizer. The command receiving humanoid robot sends webcam images to a client computer. The client computer then extracts the intended commanding hum n's hand motion descriptors. Upon the feature acquisition, the hand signal recognizer carries out the recognition procedure. The recognition result is then sent back to the robot for responsive actions. The system performance is evaluated by measuring the recognition of '48 hand signal set' which is created randomly using fundamental hand motion set. For isolated motion recognition, '48 hand signal set' shows 97.07% recognition rate while the 'baseline hand signal set' shows 92.4%. This result validates the proposed hand signal recognizer is indeed highly discernable. For the '48 hand signal set' connected motions, it shows 97.37% recognition rate. The relevant experiments demonstrate that the proposed system is promising for real world human-robot interface application.
Kim, Hyoyoung;Kim, Heesun;Lee, Dongeon;Park, Ji-hyung
The Journal of the Korea Contents Association
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v.17
no.3
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pp.74-87
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2017
This paper aims to elicit user-defined hand gestures for the small cylindrical displays with flexible displays which has not emerged as a product yet. For this, we first defined the size and functions of a small cylindrical display, and elicited the tasks for operating its functions. Henceforward we implemented the experiment environment which is similar to real cylindrical display usage environment by developing both of a virtual cylindrical display interface and a physical object for operating the virtual cylindrical display. And we showed the results of each task in the virtual cylindrical display to the participants so they could define the hand gestures which are suitable for each task in their opinion. We selected the representative gestures for each task by choosing the gestures of the largest group in each task, and we also calculated agreement scores for each task. Finally we observed mental model of the participants which was applied for eliciting the gestures, based on analyzing the gestures and interview results from the participants.
A GUI (graphical user interface) has been a dominant platform for HCI (human computer interaction). A GUI - based interaction has made computers simpler and easier to use. The GUI - based interaction, however, does not easily support the range of interaction necessary to meet users' needs that are natural. intuitive, and adaptive. In this paper, the modified BMA (block matching algorithm) is proposed to track a hand in a sequence of an image and to recognize it in each video frame in order to replace a mouse with a pointing device for a virtual reality. The HCI system with 30 frames per second is realized in this paper. The modified BMA is proposed to estimate a position of the hand and segmentation with an orientation of motion and a color distribution of the hand region for real - time processing. The experimental result shows that the modified BMA with the YCbCr (luminance Y, component blue, component red) color coordinate guarantees the real - time processing and the recognition rate. The hand tracking by the modified BMA can be applied to a virtual reclity or a game or an HCI system for the disable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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