In this paper, we propose a new framework to control VR(Virtual reality) contents in real time using user's mouth-wind and acceleration sensor of mobile device. In VR, user interaction technology is important, but various user interface methods is still lacking. Most of the interaction technologies are hand touch screen touch or motion recognition. We propose a new interface technology that can interact with VR contents in real time using user's mouth-wind method with acceleration sensor. The direction of the mouth-wind is determined using the angle and position between the user and the mobile device, and the control position is adjusted using the acceleration sensor of the mobile device. Noise included in the size of the mouth wind is refined using a simple average filter. In order to demonstrate the superiority of the proposed technology, we show the result of interacting with contents in game and simulation in real time by applying control position and mouth-wind external force to the game.
홀로그램 기술과 ICT 기술의 접목을 통해 우수한 제품과 서비스가 가능한 소상공인의 경쟁력을 확보하는데 도움을 줄 수 있는 플로팅 홀로그램 기반 인터랙티브 사이니지 시스템을 개발하였다. 개발된 인터랙티브 사이니지 시스템은 소상공인의 홍보와 마케팅에 저비용으로 활용 가능하며 3D 홀로그램 영상으로 메뉴를 소개하고 사용자의 손동작에 반응하는 다양한 콘텐츠 제공도 가능하다. 개발된 시스템은 립모션 인식 범위가 좌우 60cm, 150도 내 반경에서 10개의 손가락 움직임을 초당 290프레임 속도로 감지할 수 있는 것을 확인하였다. 또한 립 모션 오브젝트의 물리적 접촉 실험을 통해 립모션 기기 가까이서 사용자의 동작 인식을 호버 존과 터치 존으로 기능 영역을 구분하여 가상 터치 기능이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모델 (HMM: hidden Markov model)을 이용한 제스처 인식 방법을 제안하고, 이를 게임 시스템의 인터페이스로 적용한 사례를 소개한다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 특징을 가진다. 첫 번째는 사전에 분할된 데이터 열을 입력으로 사용하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 방법은 카메라로부터 입력되는 비디오 스트림을 HMM의 입력으로 사용한다는 것이다. 두 번째는 제안된 HMM은 제스처의 분할과 인식을 동시에 수행한다는 것이다. 제안된 방법에서 사용자의 제스처는 13개의 제스처들을 인식하는 13개의 specific-HMM들을 결합하는 하나의 통합된 HMM을 통해 인식된다. 제안된 HMM은 사용자의 머리와 양손의 2D-위치 좌표로 구성된 포즈 심볼들의 열을 입력받는다. 그리고 새로운 포즈가 입력될 때마다, HMM의 상태 확률 값을 갱신한다. 그때, 만약 특정 상태의 확률 값이 미리 정해둔 임계치보다 큰 경우, 그 특정 상태를 포함하고 있는 제스처로 인식한다 제안된 방법의 정당성을 입증하기 위하여, 제안된 방법은 Quake II라는 컴퓨터 게임에 적용되었다. 실험결과는 제안된 방법이 높은 인식 정확률과, 계산 시간을 확연하게 감소시킬 수 있었음을 보여주었다.
In this paper, we propose a method to keep the robot at a distance of 30 to 45cm from the user in consideration of each individual's minimum area and inconvenience by using a 2D LiDAR sensor LDS-01 as the secondary sensor along with a QR code. First, the robot determines the brightness of the video and the presence of a QR code. If the light is bright and there is a QR code due to human's presence, the range of the 2D LiDAR sensor is set based on the position of the QR code in the captured image to find and follow the correct target. On the other hand, when the robot does not recognize the QR code due to the low light, the target is followed using a database that stores obstacles and human actions made before the experiment using only the 2D LiDAR sensor. As a result, our robot can follow the target person in four situations based on nine locations with seven types of motion.
A 27-year-old, right-hand-dominant woman with a posttraumatic anterior shoulder dislocation 3 months earlier after traYc accident presented because of pain and limited range of motion in the right shoulder. On physical examination, the patient had negative instability tests and a sulcus sign. On arthroscopic examination, a bifurcate long biceps tendon with two limbs was observed about 1 cm distal to the origin in the supraglenoid tubercle. We found no evidence of a tear in the long biceps tendon on probing, and the margin of each limb was smooth and round. Although this anatomic variant may be benign, its presence might be associated with other shoulder pathology. It is interesting to speculate whether the aberrant biceps anatomy in our patient contributed to transfer of injury at dislocation to the rotator cuff rather than to the classic anterior-inferior capsulolabral complex. In addition, recognition of the described anatomic variant on arthroscopy can aid the shoulder surgeon in focusing treatment on the actual pathology.
PC users have long been controlling their computers using input devices such as mouse and keyboard. To improve inconveniences of these devices, the method of screen-touching has widely been used these days, and devices recognizing human gestures are being developed one after another. Fox example, Kinect, developed and distributed by Microsoft, is a non-contact input device that recognizes human gestures through motion-recognizing sensors, thus replacing the mouse as an input device. However, when controlling the mouse on a large screen, it suffers from the problem of requiring large motions in order to move the mouse pointer to the edges of the screen. In this paper, we propose a joystick-driven mouse-controlling method which enables the user to move the mouse pointer to the corners of the screen with small motions. The experimental results show that movements of the user's palm within the range of 30 cm ensure movements of the mouse pointer to the edges of the screen.
인터넷의 발달로 가격 경쟁력을 갖춘 전자상거래 서비스를 이용하는 소비자들이 매년 꾸준히 증가하고 있다. 반면, 가구 및 가전제품의 경우 크기 및 실내 인테리어와의 조화를 확인하지 못하는 문제점을 내재하고 있어 전자상거래를 통한 구매율은 증가하지 못하고 있는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 증강현실 기술을 활용한 동작인식 영상처리를 통해 물품구매 전 가상으로 물품 배치를 하여 실내 인테리어와의 조화를 확인해 볼 수 있는 가구 및 가전제품 배치 시스템을 구현하였다.
GUI(Graphical User Interface)를 대신하는 차세대 인터페이스로서 NUI(Natural User Interace)에 기대가 모이는 것은 자연스러운 흐름이다. 본 연구는 NUI의 손가락 관절을 포함한 손동작 전체를 인식시키기 위해 웹캠과 카메라를 활용하여 다양한 배경과 각도의 손동작 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 데이터셋을 구축하며, ResNet50 모델을 활용하여 전이학습한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘 분류기를 설계한다. 구축한 데이터셋을 입력시켜 분류학습 및 예측을 진행하며, 실시간 영상에서 인식되는 손동작을 설계한 모델에 입력시켜 나온 결과를 통해 가위바위보 게임을 구현한다.
본 논문에서는 키넥트와 퍼지 시스템을 이용하여 골프 스윙 동작을 7가지 구간으로 분류하는 방법을 제안한다. 퍼지 논리의 입력으로 골프 클럽과 클럽의 헤드 위치를 사용하였으며 이 정보는 키넥트로부터 획득한 골퍼의 관절 정보와 컬러 영상 정보로부터 검출하였다. 제안하는 방법은 크게 신체 관절 추출 모듈, 골프 클럽 검출 및 헤드 추적 모듈, 골프 스윙 동작 분류 모듈로 구성되어 있다. 신체 관절 추출 모듈은 키넥트 센서로부터 검출되는 신체 관절 정보 중 골프 클럽의 검출을 위해 손의 좌표를 추출한다. 두 번째 모듈에서는 손의 좌표를 기준으로 허프 직선 변환 알고리즘을 사용하여 골프 클럽과 골프 클럽의 헤드를 검출한다. 마지막으로 인식 오류를 줄이고 동작별 인식 성능을 향상시키기 위해 퍼지 시스템을 적용하여 골프 스윙 동작을 분류하였다. 실시간 골프 스윙 영상에 대해 제안한 방법의 성능 평가를 시행하였고 제안한 방법은 평균 85.2%의 골프 스윙 동작 분류 신뢰도를 보여줌을 확인하였다.
본 논문에서는 가상현실의 기본 요소중의 하나인 사용자 인터페이스 분야에서 동적 손 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템의 구현에 관하여 상술한다. 사람의 손과 손가락은 사람마다 같은 동작이라도 데이터의 변화가 다양하며 같은 동작을 반복해서 할 때에도 다른 데이터를 얻게되는등 시간에따른 변화도 존재한다. 또한, 손가락의 외형 및 물리적 구조가 사람마다 다르기 때문에 다른 두사람에 의해 만들어진 같은 손 모양도 일반적인 센싱장비에의해 측정될 때 다른 측정값을 나타낸다. 또한 동적 손제스처에서 동작의 시작과 끝을 명확히 구분하기가 매우 힘들다. 본 논문에서는 동적 손 제스처에 대해 각각의 의미있는 동작을 구분하기위해 상태 오토마타를 이용하였고, 인식 범위의 확장성을 고려하여 동적 손 제스처를 퍼지 이론을 도입한 특징 해석에의해 기본 요소인 손의 운동을 분류하고 퍼지 최대-최소 신경망을 적용하여 손의 모양을 분류함으로써 전체 손 제스처를 인식하는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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