아바타 스크립트 언어는 사이버 공간에서 아바타의 동작을 제어하기 위해서 사용되는 명령어들로 이루어져있다. 사용자가 아바타 동작 스크립트 언어를 쉽게 작성하기 위해서는 스크립트 언어의 행위표현이 복잡한 하위수준 동작 표현 요소로부터 최대한 추상화되어야 한다. 또한 작성된 시나리오 스크립트 가 다양한 구현환경에 적용 될 수 있는 표준적인 구조를 가지고 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 작업수준 행위, 상위수준 동작 및 기본 동작 스크립트 언어로 구성된 계층적 아바타 행위 표현 언어를 정의하였다. 각 계층의 언어는 사용자의 스크립트 작성을 위한 행위 요소와 아바타 동작 시퀀스 및 구현 환경의 기하 정보를 분리하여 표현한다. 제안 언어를 통하여 사용자는 추상화된 스크립트 작성이 가능하며 작성된 스크립트는 번역 과정을 거쳐 다양한 구현 환경에 적용이 가능하다 구현 결과에서는 제안 기법을 적용한 시스템을 구축하여 사이버 교육 도메인 환경에서 아바타 스크립트 시나리오의 작성 과정 및 스크립트가 다양한 응용 프로그램에 유연하게 적용되는 것을 보여준다.
The advanced techniques for video processing and computer graphics enables a sign language education system to appear. the system is capable of showing a sign language motion for an arbitrary sentence using the captured video clips of sign language words. In this paper, a method is suggested which generates the frames between the last frame of a word and the first frame of its following word in order to animate hand motion. In our method, we find hand locations and angles which are required for in between frame generation, capture and store the hand images at those locations and angles. The inbetween frames generation is simply a task of finding a sequence of hand angles and locations. Our method is computationally simple and requires a relatively small amount of disk space. However, our experiments show that inbetween frames for the presentation at about 15fps (frame per second) are achieved so tat the smooth animation of hand motion is possible. Our method improves on previous works in which computation cost is relativey high or unnecessary images are generated.
Kim, Jung-Bae;Park, Kwang-Hyun;Bang, Won-Chul;Z.Zenn Bien;Kim, Jong-Sung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.105.2-105
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2001
This paper studies continuous Korean Sign Language (KSL) recognition using color vision. In recognizing gesture words such as sign language, it is a very difficult to segment a continuous sign into individual sign words since the patterns are very complicated and diverse. To solve this problem, we disassemble the KSL into 18 hand motion classes according to their patterns and represent the sign words as some combination of hand motions. Observing the speed and the change of speed of hand motion and using state automata, we reject unintentional gesture motions such as preparatory motion and meaningless movement between sign words. To recognize 18 hand motion classes we adopt Hidden Markov Model (HMM). Using these methods, we recognize 5 KSL sentences and obtain 94% recognition ratio.
A cross-linguistic examination of motion constructions reveals that the nature of the special property of English motion verbs that Tenny (1995) discussed-namely, why English can freely append locational delimiters to manner-of-motion verbs, as in Bill swam/rowed/canoed to the end of the lake -resides not in the verbs but in the semantic structure of the prepositions that denote transition from motion to end location. It is further argued that the differentiation of bounded paths from non-bounded Ones provides a clear-cut basis on which to distinguish motion constructions from resultative constructions. This proposal provides an alternative to the analyses of resultative constructions by Wechsler (1997) and Rappaport Hovav and Levin (2001).
Korean Sign Language (KSL) is a communication method for the Deaf in Korea, and hand shape is one of important elements in sign language. In this paper, we developed a KSL hand shape editor to simply compose hand shape and connect it to a database. We can edit hand shape by a graphical user interface (GUI) on 3D virtual reality environment. Hand shape codes are connected to a sign word editor to synthesize sign motion and to decrease total amount of KSL data.
청각, 언어장애인과 수화를 모르는 일반인과의 대화를 위해, 키넥트를 이용한 모션 인식을 통해 수화를 번역하여 주는 시스템을 개발하였다. 키넥트의 주요기능을 이용하여 수화를 번역하는 알고리즘들을 설계하고, 다양한 수화자에 대한 수화번역의 정확도를 높이기 위한 방법으로서 길이정규화와 팔꿈치정규화의 두 가지 정규화 방법을 사용하였다. 그리고 이러한 정규화 방법이 효과적인지 알아보기 위해서 실제 수화데이터를 차트로 비교하였다. 또한 10개의 데이터베이스를 입력하여 간단한 수화부터 복잡한 수화까지 직접 실시하고, 이를 키넥트로 인식하여 번역을 해봄으로서 프로그램의 정확도를 검증하였다. 추가적으로 다양한 체형의 수화자를 인식시켜 프로그램을 실행 시켜봄으로서 체형에 따른 오차 값의 보완을 완료하여 수화번역에 대한 신뢰도를 높였다.
본 논문에서는 수신호 인식기에 쓰이기 위한 분별성 있는 손동작을 만드는 방법을 제안한다. 기존의 수화DB에서 손의 움직임을 분석하여 기본 동작이 되는 4가지의 모션 프리미티브를 선정하였으며, 선정된 모션 프리미티브를 조합하여 구별성 있는 '기본 손동작 집합'을 제작하였다. 제안하는 '기본 손동작 집합' 의 구별성을 증명하기 위하여 '기본 손동작 집합' 인식기를 만들고 인식결과를 확인하였다. 사용된 인식기는 hidden Markov model (HMM) 을 기반으로 제작되었다. 기본 손동작 인식 task에 대한 성능평가 결과 99.01%로써 각 모델 간에 높은 구별성을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
For agile production methods, manufacturing system requires development of a motion controller which has flexibility of general-purpose motion controller and productivity of specialized-purpose one. In this study we developed a flowchart programming development environment for motion language and process control. A controller designed on this environment can be used as a general purpose motion controller of a machine tool. Design of control programming based on a flowchart has the advantages such as reducing the programming time and improving intuitiveness of interface for users. We created the flowchart-based platform using OPC communication
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[게시일 2004년 10월 1일]
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