오늘날 일상생활에서 인간과 함께 생활하는 로봇들은 자연스러운 의사소통 방법이 요구된다. 따라서 기존의 단순한 로봇 제어 방식을 이용하여 제어하는 것 보다 실제 사람과 상호작용 하는 것과 같은 방식의 제어방식이 요구되고 있다. 기존의 연구들은 사람의 행동 자체를 인식하는 것에 초점이 맞추어져 있어서 자연스러운 의사소통을 하기 어렵다. 본 논문에서는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model) 과 퍼지추론을 이용하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 이용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 획득하고 사람의 손을 검색하고 HMM과 Mamdani 퍼지추론을 이용하여 손동작을 인식한다. 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
카메라 영상을 분석하여 인체의 움직임을 인지하는 모션 인식에 관한 관심이 커짐에 따라, 원거리에서의 손동작만으로 디지털 디바이스를 제어하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 손을 이용한 인터페이스는 다양한 장소에서 일반인에게 노출되어 광고 효과를 기대하는 디지털 사이니지 산업 영역에서 효과적으로 이용될 수 있다. 즉, 디지털 사이니지 콘텐츠를 비접촉식 손동작을 통해서 간단히 제어할 수 있는 인터페이스를 제공함으로써, 다수를 대상으로 관심 있는 광고 정보를 제공할 수 있으며, 이는 매출로 이어질 수 있는 계기를 마련하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 일정 거리에서의 손의 움직임을 통한 디지털 사이니지 콘텐츠 제어 시스템은 인터렉티브 광고 매체 개발에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 흑백 동영상을 사용하여 얼굴 표정 및 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식분야에서는 형판 정합법과 얼굴의 기하학적 고찰에 의한 사전지식을 바탕으로 한 방법을 혼합하여 사용하였다. 혼합 방법에 의해 입력영상에서 얼굴 부위만을 제한하였으며, 이 영역에 옵티컬 플로우를 적용하여 얼굴 표정을 인식하였다. 제스처 인식에서는 엔트로피를 분석하여 복잡한 배경영상으로부터 손 영역을 분리하는 방법을 제안하였으며 , 이 방법을 개선하여 손동작에 대한 제스처를 인식하였다. 실험 결과, 입력 영상의 배경에 크게 영향을 받지 않고서도 동일 영상에서 움직임이 큰 부위를 검출하여 얼굴의 표정 및 손 제스처를 실시간적으로 인식할 수 있었다.
장애인은 비장애인보다 극한 상황에 쉽게 노출될 수 있어 큰 주의가 필요하다. 본 논문에서는 OpenCV 라이브러리를 기반으로한 손동작 인식 시스템을 제안한다. 장애인을 비롯한 몸이 불편한 사람들이 간단한 동작만으로 집 안의 모듈을 제어할 수 있도록 시스템을 구현하였다. OpenCV 라이브러리를 기반으로 카메라 촬영을 통해 손동작을 인식하여 물체를 제어하는 시스템을 설계하였다.
인공지능에 기반한 손 제스처 인식 정보를 활용한 지능형 인터페이스 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기능적으로 사용자 손 제스처의 추적 및 인식을 미디어파이프와 KNN, LSTM, CNN의 인공지능 기법을 사용해 다양한 동작을 빠르고 지능적으로 인식되는 인터페이스이다. 제안한 알고리즘 성능 평가를 위해 자체 제작한 2D 탑뷰 레이싱 게임과 로봇제어에 적용한다. 알고리즘 적용 결과 게임의 가상 객체의 다양한 움직임을 세밀하고 강건하게 제어할 수 있었으며, 실세계의 로봇 제어에 적용한 결과 이동과 정지, 좌회전, 우회전 등의 제어가 가능하였다. 또한 게임의 메인 캐릭터와 실세계 로봇을 동시에 제어하여 가상과 현실의 공존공간 상황 제어를 위한 지능형 인터페이스로 최적화된 동작도 구현하였다. 제안한 알고리즘은 신체를 활용한 자연스럽고 직관적 특성과 손가락의 미세한 움직임 인식에 따른 정교한 제어가 가능하며, 빠른 기간 내에 숙련되는 장점이 있어 지능형 사용자 인터페이스 개발을 위한 기본자료로 활용될 수 있다.
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.
최근 다양한 모션 센서를 이용해서 실제 사용자의 동작을 인식하는 체감형 스포츠 게임에 대한 관심이 높다. 본 논문에서는 체감형 게임 플레이를 지원하는 배드민턴 게임의 구현에 필요한 핵심 요소 기술인 스윙 모션의 인식과 셔틀콕의 궤적 계산 방법을 제안한다. 사용자가 스마트폰을 손에 쥐고 배드민턴 스윙을 하면, 스마트폰에 내장된 가속도 센서가 발생시키는 모션신호를 다우비시 필터를 이용해서 특징벡터로 변환하고, 이를 k-NN 기반의 인식을 통해서 스윙 타입을 알아낸다. 본 논문에서 제안한 스윙 모션 인식 방법을 이용하면, 상용 모션 콘트롤러를 구입하지 않아도 체감형 배드민턴 게임을 즐길 수 있는 장점이 있다. 배드민턴 셔틀콕은 그 모양의 특징으로 인해 독특한 비행 궤적을 가지고 있기에, 단순한 힘과 속도에 관한 물리 법칙으로는 그 궤적을 표현하기 쉽지 않다. 본 논문에서 우리는 바람의 영향을 고려한 배드민턴 셔틀콕의 비행 궤적 계산 방법을 제안한다.
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.
스마트폰 어플리케이션 수의 증가는 새로운 유저인터페이스에 대한 중요성을 증대시켰으며, 다양한 센서를 융합한 유저인터페이스 개발 연구의 관심을 유도하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 있는 가속도 센서, 자계 센서, 자이로 센서 정보를 융합하여 사용자 모션 제스처를 인식할 수 있는 새로운 유저인터페이스를 제안한다. 제안 방법은 유합 센서 정보로부터 스마트폰의 3차원 방위 정보를 구하고, HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 손동작 제스처를 인식한다. 특히 제안된 스마트폰의 3차원 방위 좌표계를 구면 좌표계로 변환하는 양자화 방법은 기본 축 회전에 더욱 민감한 인식이 이루어지도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 93%로의 인식률을 보였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권3호
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pp.250-255
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2012
Face recognition has wide applications in security and surveillance systems as well as in robot vision and machine interfaces. Conventional challenges in face recognition include pose, illumination, and expression, and face recognition at a distance involves additional challenges because long-distance images are often degraded due to poor focusing and motion blurring. This study investigates the effectiveness of applying photon-counting linear discriminant analysis (Pc-LDA) to face recognition in harsh environments. A related technique, Fisher linear discriminant analysis, has been found to be optimal, but it often suffers from the singularity problem because the number of available training images is generally much smaller than the number of pixels. Pc-LDA, on the other hand, realizes the Fisher criterion in high-dimensional space without any dimensionality reduction. Therefore, it provides more invariant solutions to image recognition under distortion and degradation. Two decision rules are employed: one is based on Euclidean distance; the other, on normalized correlation. In the experiments, the asymptotic equivalence of the photon-counting method to the Fisher method is verified with simulated data. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of the photon-counting classifier in harsh environments. Four types of blurring point spread functions are applied to the test images in order to simulate long-distance acquisition. The results are compared with those of conventional Eigen face and Fisher face methods. The results indicate that Pc-LDA is better than conventional facial recognition techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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