본 논문에서는 조명과 배경에 강인한 동적임계값을 이용한 손 영상 분할방법을 제안한다. 먼저 시간단위 입력 차영상을 구하여 움직이는 물체에 대한 손의 실루엣을 추출한다 그 후, 추출된 손 실루엣에 해당하는 영상의 R,G,B 히스토그램 분석을 통하여 R,G,B 각각에 대한 임계구간을 동적으로 구한다. 마지막으로 획득된 동적 임계값을 이용하여 영상에서 손영역을 분할한 다음 모폴로지, 연결요소 분석, 플러드필 연산을 이용한 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제시하는 기법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 기법들과 비교하여 별도의 고정임계값을 두지 않고 실행시간에 정확한 임계값을 추출 할 수 있으며, 다양한 배경과 조명에 대해서도 정확하게 손을 분할할 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 혼합 현실 응용을 위한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.
본 논문에서는 사용자들이 손쉽게 마커기반과 제스처 상호작용 방법들을 적용한 증강현실 콘텐츠를 제작할 수 있는 증강현실 저작도구 시스템을 제안한다. 기존의 증강현실 저작도구들은 가상의 객체를 증강하는데 초점이 맞춰져 있었고, 이러한 증강현실 콘텐츠와 상호작용을 하기 위해서는 사용자가 마커나 센서를 이용하는 방법을 사용하였다. 우리는 이러한 제한적인 상호작용 방법의 문제점을 마커기반 상호작용 방법과 깊이 인식 카메라인 Kinect를 사용한 제스처 상호작용 방법을 적용시킴으로써 해결하고자 한다. 제안하는 시스템에서는 사용자가 인터페이스를 통하여 간단한 형태의 마커기반 증강현실 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있다. 또한, 능동적으로 사용자가 증강현실 콘텐츠와 상호작용할 수 있는 방법들을 제공하고 있다. 본 연구에서 제공하는 상호작용 방법으로는 마커기반의 상호작용 방법으로 2개의 마커를 이용한 방법과 마커의 가림현상(Occlusion)을 이용한 방법이 있다. 그리고 사용자의 맨손을 인식, 추적하여 객체의 확대 축소, 이동, 회전이 가능한 제스처 상호작용 방법을 제공한다. 저작도구 시스템에 대한 사용성 평가와 마커 및 제스처 상호작용에 대한 사용성을 비교평가하여, 본 연구의 긍정적 결과를 확인하였다.
Hand carried computing machinery and tools have been developed into an embedded system which the small footprint operating system is contained internally. Windows CE which is one of imbedded operating system is a lightweight, multithreaded operating system with an optional graphical user interface. Its strength lies in its small size, its Win32 subset API, and its multiplatform support. Therefore we choose to port this OS on Arm based board that is provided high performance, low cost, and low power consumption. In this paper, we describe the architecture of ARM based board, the feature of Windows CE, techniques and steps involved in this porting process.
이 논문에서는 증강현실을 이용하여 디포머블(Deformable)한 3차원의 도자기 모델을 손을 이용하여 자연스러우면서도 직관적으로 변형시키고, 이를 실제 물체들과 같이 디스플레이 해 줌으로써 실재감을 느낄 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 값비싸면서도 거추장스러운 장비를 사용하지 않고도 카메라와 마커의 상대적인 위치를 통해서 손의 위치를 알아내게 되고, 일반적으로 물체를 변형시킬 때 사용하는 손의 움직임을 본떠 6가지 형태의 모델링 인터페이스 및 버튼형 인터페이스를 제공한다. 그리고 실시간으로 변형된 모델에 대한 결과를 증강현실을 이용하여 디스플레이 해 주는 방법을 통해서 물체의 크기 및 모양을 좀 더 실재감 있게 느낄 수 있게 한다. 이러한 방법은 비단 도자기뿐만 아니라 다양한 분야에 활용 가능하며, 보통 컴퓨터가 있는 집에 화상카메라가 하나 정도는 있다는 점에서 교육적인 용도로써의 활용 가능성이 상당히 크다 할 수 있을 것이다.
손 모양은 청각장애인의 의사소통 수단인 수화에서 중용한 요소 중 하나이다. OpenGL 기반의 가상현실 공간에서 수화 동작을 표현하기 위해서는 수화 동작 데이터를 삽입하고 수정하는 편집 프로그램이 필요하다. 하지만, 기준의 수화 동작 편집기는 수화를 잘 이해하지 못하는 일반 사용자가 손 모양을 정확하게 편집하거나 표현하는데 어려움이 있다. 또한, 수화 사전에 포함되는 각 수화 단어의 데이터 수가 많기 때문에 이를 효율적으로 생성하고 저장하는 프로그램이 필요하다. 본 논문에서는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 다양한 손 모양을 쉽게 편집하고 생성된 손 모양 데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있는 손 모양 편집 프로그램을 개발하였다. 생성된 손 모양 코드는 수화 동작을 생성하기 위한 수화 단어 편집기에 연결되어 수화 데이터베이스의 전체 용량을 감소시킨다.
본 연구는 마우스의 입력을 사람의 손동작으로 대체하는 휴먼마우스 시스템을 위한 새로운 손끝 좌표 추적기법과 마우스 포인터 움직임 결정법을 제안한다. 손끝좌표 추적에는 얼굴영역 추적을 위해 제안되었던 CAMSHIFT 알고리즘을 개선하여 적용하였다. 정확한 손 영역 검출을 위하여 각 사용자의 환경에 최적화된 피부영역 컬러 정보를 얻을 수 있는 실시간 피부영역 학습과 손의 자유로운 움직임으로 인하여 발생하는 손 영역의 크기 및 방향변화를 고려한 영역제한 기법을 적용하였다. 또한 손의 주축을 이용한 손끝좌표 계산법을 통해 빠르고 정확하게 손끝의 위치를 찾을 수 있다. 실시간 손끝좌표 검출에는 처리속도의 한계가 있어 얻어지는 좌표의 연속성이 결여되어 마우스 포인터의 움직임이 연결되지 않는 문제점이 있다. 연속적인 마우스 포인터의 움직임 표현을 위해 손끝좌표의 이동거리를 통해 마우스 포인터의 속도와 가속도를 계산하여 마우스 포인터의 운동방정식을 정의하고 이를 이용하여 마우스 포인터의 위치를 결정한다. 제안한 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 빠르고 정확한 손끝좌표 추적과 마우스 포인터의 자연스러운 움직임이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 지구전기장 왜란신호를 전위차로 변환하는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 이용한 NUI(Natural User Interface) 기술의 요소기술인 신호검출 전자회로를 기반으로 LED 조명을 제어하는 시스템을 구현하였다. 기존에는 CIB 개발 장비를 통해서만 제한적인 형태로 이용 가능했던 신호를 모든 EPIC 센서 각각의 신호를 추출할 수 있도록 개발된 신호검출 전자회로를 이용하였다. 이렇게 추출한 신호는 이후 손동작 인식프로세스에서 특징추출 등의 과정에서 더 많은 자유도와 성능개선 효과를 보여준다. 설계되어 제작된 회로의 실제 응용시스템으로서 적용성을 검증하기 위하여 4개의 손동작으로 LED 조명의 on/off 와 밝기를 조정할 수 있는 시스템을 설계하였다. 기존의 EPIC 센서를 이용하여 명령체계를 구축하고 인터페이스 제어신호를 이용하여 보다 빠른 패턴인식 처리 속도를 얻을 수 있었다.
근육의 수의 수축에 의해 발생하는 근전도 신호는 다른 생체 신호보다는 비교적 출력 특성이 뛰어나기 때문에 많은 재활 시스템에 적용되고 있다. 본 논문에서는 상지 절단 환자 혹은 경추 손상에 의한 마비 환자를 위한 근전도 기반의 휴먼-컴퓨터 인터페이스를 제안한다. 사용자는 독립적으로 수의 수축이 가능한 두 근육 부위를 각기 혹은 동시에 움직임으로써 최대 4가지의 의도를 표현할 수 있다. 근육의 수축 정도는 근전도 진폭 신호의 절대 평균값과 미리 정해둔 문턱치를 비교하여 인식한다. 그러나 사용자가 동시에 두 근육을 수축하고자 할지라도 각각의 근육 발화 시점에 따른 시간차가 발생할 수 있기 때문에, 단순한 비교 방법으로는 동시 수의 수축에 관한 사용자의 의도를 정확하게 인식하기 어렵다. 따라서 근육의 수의 수축의 인식에 필요한 문턱치를 주 문턱치와 보조 문턱치의 이중 문턱치를 갖는 인식 방법을 제안한다. 이중 문턱치 인식 방법에 의해 두 근육이 동시에 수의 수축할 때에도 정확한 인식이 가능하므로, 각기 하나의 근육 수축 상태만을 인식하는 HCI보다도 많은 수의 인터페이스 명령을 생성할 수 있다. 구현한 실시간 근전도 처리 하드웨어를 이용하여, 정상인과 전완 절단 장애자에 대한 실험으로부터 본 논문에서 제안하는 이중 문턱치를 이용한 인식방법이 관전 의수와 전동 휠체어 제어용 HCI에 적용될 수 있음을 보인다.
본 논문은 비전 기반 신체 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하는 상호작용 콘텐츠에 대해 기술한다. 제작된 콘텐츠 는 아시아의 공통문화요소인 도깨비를 소재로 사용하여 지역 문화에 친숙하게 접근할 수 있도록 하였다. 그리고 콘텐츠를 구성 하는 시나리오는 도깨비와의 결투장면에서 사용자의 제스처 인식을 통해 결투를 진행하므로 사용자는 자연스럽게 콘텐츠 시나리오에 몰입할 수 있다. 시나리오의 후반부에서는 사용자는 시간과 공간이 다른 다중의 결말을 선택할 수 있다. 신체 제스처 인식 부분에서는 키넥트(KINECT)를 통해 얻을 수 있는 각 신체 부분의 3차원좌표를 이용하여 정지동작인 포즈를 활용한다. 비전기반 3차원 인체 포즈 인식 기술은 HCI(Human-Computer Interaction)에서 인간의 제스처를 전달하기 위한 방법으로 사용된다. 특수한 환경에서 단순한 2차원 움직임 포즈만 인식할 수 있는 2차원 포즈모델 기반 인식 방법에 비해 3차원 관절을 묘사한 포즈모델은 관절각에 대한 정보와 신체 부위의 모양정보를 선행지식으로 사용할 수 있어서 좀 더 일반적인 환경에서 복잡한 3차원 포즈도 인식할 수 있다는 장점이 있다. 인간이 사용하는 제스처는 정지동작인 포즈들의 연속적인 동작을 통해 표현이 가능하므로 HMM을 이용하여 정지동작 포즈들로 구성된 제스처를 인식하였다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 사용자가 부가적인 장치의 사용 없이 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하였으며 사용자의 몸동작만으로 자연스럽게 콘텐츠를 조작할 수 있도록 해준다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 평소 접하기 어려운 도깨비를 이용하여 사용자와 실시간 상호작용이 가능케 함으로써 몰입도와 재미를 향상시키고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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