• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.324-329
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• 2009

Proactive computing의 핵심 기술인 손동작 인식 (Hand Motion Recognition, HMR) 기술은 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용(Human Computer Interaction, HCI) 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 3축 가속도 센서를 부착한 data glove를 제작하고, 3차원 손 모델을 구현한 후, 이를 이용한 손동작 인식 기술을 개발하였다. Data glove는 가상현실에 대한 입력 장치로써 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 사용하여 획득된 신호를 wireless communication으로 PC에 전송할 수 있도록 구현하였다. 손 모델링은 ellipsoid를 이용한 kinematic chain 이론 바탕의 3차원 손 모델을 구현하였으며, data glove에서 얻어진 가속도 정보에 rule 기반의 알고리즘을 적용하여 구현된 3차원 손 모델을 통하여 간단한 손동작(가위, 바위, 보)을 인식하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.24-29
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• 2014

본 논문에서는 키넥트 적외선 프로젝터를 통해 깊이를 감지할 수 있는 카메라를 이용하여 사람 움직임을 추적하고 본 논문에서 제안한 몸동작 모델 인식을 통하여 3D 콘텐츠를 제어하는 기법을 제안 한다. 본 논문에서 제안하는 사람의 동작 인식 모델은 사람의 오른팔과 왼팔의 손목, 팔꿈치, 어께 움직임의 거리를 계산하여 좌, 우, 상, 하, 확대, 축소, 선택 등의 7가지 동작 상태를 인식한다. 본 연구에서 제안한 키넥트 기반의 동작 인식 모델은 기존의 접촉식 방식의 인터페이스와 비교할 때 특정센서 또는 장비 부착에 대한 불편함을 없애고 고비용의 하드웨어 시스템을 이용하지 않음으로서 사람의 자연스런 몸동작 이동에 따른 저 비용 3D 콘텐츠 제어 기술을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-13
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• 2011

본 논문에서는 MHI(Motion History Image)의 형태학적 정보를 이용하여 동작을 인식하는 제스처 인식(Gesture Recognition) 시스템을 제안한다. 입력되는 영상으로부터 동작에 관한 정보를 제공하는 MHI를 획득하고, 이 MHI로부터 x, y 각각의 좌표에 대한 기울기(gradient) 영상을 추출한다. 각각의 기울기 영상에 형태 문맥기법(shape context method)을 적용하여 형태 정보를 추출하고, 추출된 형태 정보 값들을 특징 값으로 사용한다. 이렇게 획득한 특징값들을 최종적으로 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 학습 및 분류하여 동작을 인식한다. 제안하는 시스템은 MHI의 형태학적인 정보들을 사용함으로써 동작의 방향성을 인식할수 있고 다수 사람의 동작 인식이 가능하다. 뿐만 아니라 간단한 특징 추출 방법으로 높은 인식률의 시스템을 구현하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권2호
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• pp.124-132
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• 2013

This study investigated the feasibility of gait recognition using points on the body in three-dimensional (3D) space based on comparisons of four different feature vectors. To obtain the point trajectories on the body in 3D, gait motion data were captured from 10 participants using a 3D motion capture system, and four shoes with different heel heights were used to study the effects of heel height on gait recognition. Finally, the recognition rates were compared using four methods and different heel heights.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.1118-1133
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• 2017

Computer vision-based human activity recognition (HAR) has become very famous these days due to its applications in various fields such as smart home healthcare for elderly people. A video-based activity recognition system basically has many goals such as to react based on people's behavior that allows the systems to proactively assist them with their tasks. A novel approach is proposed in this work for depth video based human activity recognition using joint-based motion features of depth body shapes and Deep Belief Network (DBN). From depth video, different body parts of human activities are segmented first by means of a trained random forest. The motion features representing the magnitude and direction of each joint in next frame are extracted. Finally, the features are applied for training a DBN to be used for recognition later. The proposed HAR approach showed superior performance over conventional approaches on private and public datasets, indicating a prominent approach for practical applications in smartly controlled environments.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.33-42
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• 2014

수신호는 음성을 사용할 수 없는 상황, 특히 군인들에게 있어 효과적인 통신 수단이다. 기존의 수신호 인식 방법으로 카메라를 입력 장치로 하는 비젼 인식 방식들이 많이 활용되었다. 그러나 시야가 보이지 않는 군인들의 의사소통에는 적합하지 않다. 또 수신호 전달을 위한 장갑을 제작하는 기존의 방식들은 단지 손가락 움직임 정보만을 활용하고 있기 때문에 손가락뿐만 아니라 손의 회전 등의 추가적인 정보를 필요로 하는 군대 수신호 인식에는 부족하다. 본 논문에서는 수신호 장갑과 3축 모션 센서를 기반으로 군에서 널리 활용되는 6 가지 동작, 즉, 준비, 이동, 빨리 이동, 낮은 보폭, 정지, 그리고 엎드려 동작을 인식할 수 있는 시스템을 설계하고 제안하였다. 이를 위하여 손 모양을 인식하는 방법과 손의 모션을 인식하는 방법을 제안하였다. 손 모양 인식은 각 손가락을 굽힌 정도에 따라 완전히 펴진 상태, 조금 펴진 상태, 조금 굽힌 상태, 완전히 굽힌 상태로 구분한 것을 기반으로 하였다. 손의 모션 인식은 3축을 기준으로 각 동작의 특성을 분석하여 이를 알고리즘화 하였다. 반복 실험을 통한 시험 결과 평균 91.2%의 인식 성공률을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.119-126
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• 2012

최근 연구에서 모션 인식을 위해 여러 가지 인식 알고리즘을 사용하였다. 예를 들면, HMM, DTW, PCA 등의 기법을 이용하여 권투 모션을 인식하는 방법을 제시했다. 이러한 방법을 이용하기 위해서 연기자로부터 3차원 데이터를 얻기 위해 액티브 마커를 사용하여 손의 위치를 얻는다. 얻은 2차원 위치 정보는 다시 스테레오 기법을 이용하여 3차원 정보로 전환하여 구한다. 본 논문에서는 3차원 모션 데이터를 얻는 방법을 깊이 맵에 대한 알고리즘을 이용하여 구하였다. 그리고 3차원 위치 데이터 정보의 정확성 나타냈으며, 그리고 모션 동작에 대한 인식을 실험을 하였고, 그 실험 결과에 대해서 언급했다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.267-268
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• 2006

Advanced TV makes the life more convenient for the viewers and it is based on the recognition technology. In this paper, we propose the implementation of face tracking system for efficient face recognition in intelligent digital TV. To recognize the face, face detection should be performed earlier. We use the motion information to track the face. Continuous face tracking is possible by using continuous detected face region and motion information. Thus the computational complexity of the recognition module in the whole system can be reduced.

• 센서학회지
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• 제26권2호
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• pp.128-134
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• 2017

Until now, neuropsychological tests can diagnose the brain dysfunction, however, cannot distinguish the objective data of experiment enough to distinguish the relationships between brain dysfunction and cerebropathia. In this paper, an automatic cognitive test equipment system with 6-axis motion sensors was proposed for the automation of neuropsychological tests. Fist-Edge-Palm(FEP) test and Go-no go test were used to evaluate motor programming of frontal lobe. The motion data from the specially designed motion glove are transmitted wirelessly to a computer to detect the gestures automatically. The healthy 20 and 11 persons are investigated for the FEP and Go-No go test, respectively. The recognition rates of gestures of FEP and Go-No go test are min. 91.38% and 89.09%. In conclusion, the automations of cognitive tests are successful to diagnose the brain diagnostics quantitatively.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.266-270
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.