본 논문에서는 실시간 손동작 분석을 위한 깊이정보 기반 손 영역 검출 및 추적 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 검출단계에서는 깊이정보만을 이용하여 손 영역의 특징인 형태모델을 생성하고, 검출 시 움직임 정보와 영역 확장(Region Growing)을 통해 객체를 추출한다. 추출된 객체는 사전에 생성된 형태모델과 크기정보를 분석하여 최종 손 영역으로 판정한다. 판정된 손 객체는 추적단계에서 중심점 전이 과정을 통해 이전 중심점과의 최근접점을 획득하고, 최근접점으로부터 영역 확장과 깊이기반 적응적 평균 이동 기법(DAM-Shift)을 통해 새로운 중심점을 검출하여 추적한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 손 모양과 속도 및 위치에 대한 다양한 환경에서 실험하고, 검출속도와 추적된 궤적의 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 방법의 효율성을 입증한다.
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.
본 논문에서는 방송국 그린 스튜디오에 서 있는 연기자와 CG로 표현되는 스페셜 이펙트(물, 불, 연기 등)와의 상호작용을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존의 가상 스튜디오는 주로 CG 배경과 연기자 촬영 영상을 정합하는 방법에 초점을 맞추고 있다. 기존의 연구와 달리 본 논문에서는 실제 연기자와 상호작용하는 비주얼 이펙트를 시뮬레이션하는데 집중함으로써 TV 화면에서 새로운 영역을 표현하고자 한다. 연기자 동작에 비주얼 이펙트를 연동하기 위하여 깊이 카메라를 이용하여 연기자 동작을 추출한다. 이를 3차원 벡터 필드로 변환하고 Navier Stokes 방정식의 외력으로 적용하여 물, 불, 연기의 유체를 시뮬레이션한다. 특히, 물의 상호작용을 사실적으로 표현하기 위하여 물에 연동되는 스플레쉬의 상호작용도 함께 시뮬레이션하여 물이 등장하는 비주얼 이펙트의 사실감을 극대화시켰다. TV의 실시간 녹화를 지원하기 위하여 GPU 프로그래밍을 도입하여 VFX의 실시간 상호작용을 지원하는 기능도 추가하였다. 제안된 방법의 유용성은 물, 불, 연기, 바다 속 물고기 떼 등의 VFX 시뮬레이션과 연기자와의 상호작용 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
우리는 본 논문에서 사용자 제스처 인터페이스 기반 퀴즈게임 콘텐츠를 제안한다. 우리는 기존의 아날로그 방식으로 수행해 오던 퀴즈게임의 요소들을 파악하여 디지털화함으로써 퀴즈 진행자의 역할을 콘텐츠 프로그램이 담당할 수 있도록 하였다. 우리는 키넥트 카메라를 사용하여 깊이영상을 획득하고 깊이영상에서 사용자 분할, 머리 위치 검출 및 추적, 손 검출 등의 전처리 작업과 손들기, 손 상하이동, 주먹 모양, 패스, 주먹 쥐고 당김 등의 명령형 손 제스처 인식기술을 개발하였다. 특히 우리는 사람이 일상생활에서 물리적인 객체를 조작하는 동작으로 인터페이스를 위한 제스처를 정의함으로써 사용자가 이동, 선택, 확인 등의 추상적인 개념을 인터페이스 과정에서 체감할 수 있도록 디자인하였다. 앞서 발표되었던 선행 작업과 비교할 때, 우리는 승리 팀에 대한 카드보상 절차를 추가하여 콘텐츠의 완성도를 높였으며, 손 상하이동 인식과 주먹 모양 인식 알고리즘 등을 개선하여 문제 보기선택의 성능을 크게 향상시켰고, 체계적인 실험을 통해 만족할 만한 인식 성능을 입증하였다. 구현된 콘텐츠는 실시간 테스트에서 만족스러운 제스처 인식 결과를 보였으며 원활한 퀴즈게임 진행이 가능하였다.
좁은 공간에 돼지들을 밀집 사육하는 구조가 대부분인 국내 돈사의 환경은 구제역과 같은 전염병 확산에 취약하다. 이러한 밀집 사육의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 감시 카메라를 활용한 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 분석하는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 공격행동 등 복잡한 상황에서 개별 돼지들을 추적하기 위해서는 근접한 돼지들에 대한 올바른 분리가 우선적으로 수행되어야 하지만, 정확도가 떨어지는 키넥트 카메라의 깊이 정보를 이용할 경우 돼지들 간의 경계선이 정확히 추출되지 않는다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 움직임 정보를 활용하여 근접 돼지를 분리하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법은 혼잡한 돈방에서 개별 돼지를 추적하는 경우 추적 오류를 탐지하는 문제에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 실제 돈사에서 획득한 두 개의 근접 돼지 시퀀스에 대하여 86%의 정확도로 분리 가능함을 확인하였고, 객체 추적에 대한 검증을 통하여 식별 번호가 잘못 부여된 객체를 정확히 탐지할 수 있음을 확인하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.37-43
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2023
The hospital situation, timing, and patient restrictions have become obstacles to an optimum therapy session. The crowdedness of the hospital might lead to a tight schedule and a shorter period of therapy. This condition might strike a post-stroke patient in a dilemma where they need regular treatment to recover their nervous system. In this work, we propose an in-house and uncomplex serious game system that can be used for physical therapy. The Kinect camera is used to capture the depth image stream of a human skeleton. Afterwards, the user might use their hand gesture to control the game. Voice recognition is deployed to ease them with play. Users must complete the given challenge to obtain a more significant outcome from this therapy system. Subjects will use their upper limb and hands to capture the 3D objects with different speeds and positions. The more substantial challenge, speed, and location will be increased and random. Each delegated entity will raise the scores. Afterwards, the scores will be further evaluated to correlate with therapy progress. Users are delighted with the system and eager to use it as their daily exercise. The experimental studies show a comparison between score and difficulty that represent characteristics of user and game. Users tend to quickly adapt to easy and medium levels, while high level requires better focus and proper synchronization between hand and eye to capture the 3D objects. The statistical analysis with a confidence rate(α:0.05) of the usability test shows that the proposed gaming is accessible, even without specialized training. It is not only for therapy but also for fitness because it can be used for body exercise. The result of the experiment is very satisfying. Most users enjoy and familiarize themselves quickly. The evaluation study demonstrates user satisfaction and perception during testing. Future work of the proposed serious game might involve haptic devices to stimulate their physical sensation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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