• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.51-56
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• 2009

본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.483-486
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• 1999

In this paper, we present a real-time hand gesture recognition system that controls motion of a human avatar based on the pre-defined dynamic hand gesture commands in a virtual environment. Each motion of a human avatar consists of some elementary motions which are produced by solving inverse kinematics to target posture and interpolating joint angles for human-like motions. To overcome processing time of the recognition system for teaming, we use a Fuzzy Min-Max Neural Network (FMMNN) for classification of hand postures

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제17권3호
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• pp.473-482
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• 2017

Hand gesture recognition is regarded as new Human Computer Interaction (HCI) technologies for the next generation of mobile devices. Previous hand gesture implementation requires a large memory and computation power for hand segmentation, which fails to give real-time interaction with mobile devices to users. Therefore, in this paper, we presents a low latency and memory-efficient hand segmentation architecture for natural hand gesture recognition. To obtain both high memory-efficiency and low latency, we propose a streaming hand contour tracing unit and a fast contour filling unit. As a result, it achieves 7.14 ms latency with only 34.8 KB on-chip memory, which are 1.65 times less latency and 1.68 times less on-chip memory, respectively, compare to the best-in-class.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.506-511
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• 2004

최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 지금까지, 오로지 지문 인식만이 다른 생체 인식에 비해 확인과 식별 시스템들이 더 정교하고, 비싼 취득 인터페이스들과 인식 과정을 필요로 하기 때문에 온라인 보안 검사를 위하여 한정된 성공을 보았다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어질 수 있다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 30개의 특징 데이터를 가진다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-Geometry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2273-2276
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• 2009

요즘 부모들이 유아들의 음악 교육에 대해서 관심이 많아지면서, 유아들이 능동적으로 음악을 즐길 수 있도록 지원하는 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간 손 인식 기법을 이용한 건반 연주 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 유아들이 쉽게 사용할 수 있도록, 종이 건반위에서 손가락을 움직이기만 하면 음원이 재생되어 연주하는 환경을 제공한다. 그리고, 제안하는 시스템은 연주에 필요한 비용을 최소화하기 위해서, 보급형 컴퓨터와 종이건반, 웹 카메라, 스피커만을 이용한다. 또한, 효율적이고 정확하게 건반과 손가락을 인식하기 위해서, 건반 인식 단계와 손가락 인식 단계를 구분한다. 건반 인식 단계에서는 건반을 구성하는 검정색과 흰색만 고려하여 건반을 인식하고, 손가락 인식단계에서 는 피부색만 고려하여 손가락을 인식한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.436-439
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• 2012

The work is to the control the desktop Computers based on hand gesture recognition. This paper is worked en real time tracking and recognizes the hand gesture for controlling the slides based on hand direction such as right and left using a real time camera.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.41-48
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• 2018

가상 환경에서 몰입감을 높이고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 가장 자연스러운 방법은 사용자의 손을 이용한 제스처 인터페이스를 제공하는 것이다. 그러나 손 제스처 인식에 관한 기존의 연구들은 특화된 센서나 장비를 요구하거나 낮은 인식률을 보이는 단점이 있다. 본 논문은 손 제스처 입력을 위한 RGB 카메라 이외 별도 센서나 장비 없이 손 제스처 인식이 가능한 3차원 DenseNet 합성곱 신경망 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 가상현실 게임을 소개한다. 4개의 정적 손 제스처와 6개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 평균 50ms의 속도로 94.2%의 인식률을 보여 가상현실 게임의 실시간 사용자 인터페이스로 사용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 게임 뿐 아니라 교육, 의료, 쇼핑 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1431-1434
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• 2005

In the steel production line, the molten metal of a furnace is transformed into billet and then moves to the heating furnace of the hot rolling mill. This paper describes about the development of recognition system for the characters, which was marked at the billet material by use template-marking plate and hand written method, in the steel plant. For the recognition of template-marked characters, we propose PSVM algorithm. And for the recognition of hand written character, we propose combination methods of CCD algorithm and PSVM algorithm. The PSVM algorithm need some more time than the conventional KLT or SVM algorithm. The CCD algorithm makes shorter classification time than the PSVM algorithm and good for the classification of closed curve characters from Arabic numerals. For the confirmation of algorithm, we have compared our algorithm with conventional methods such as KLT classifier and one-to-one SVM. The recognition rate of experimented billet characters shows that the proposing PSVM algorithm is 97 % for the template-marked characters and combinational algorithm of CCD & PSVM is 95.5 % for the hand written characters. The experimental results show that our proposing method has higher recognition rate than that of the conventional methods for the template-marked characters and hand written characters. By using our algorithm, we have installed real time character recognition system at the billet processing line of the steel-iron plant.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.593-598
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• 2014

Hand gesture recognition based on vision is a challenging task in human-robot interaction. The sign language of finger spelling alphabets has been tested as a kind of hand gesture. In this paper, we test hand gesture recognition by detecting the contour shape and orientation of hand with visual image. The method has three stages, the first stage of finding hand component separated from the background image, the second stage of extracting the contour feature over the hand component and the last stage of comparing the feature with the reference features in the database. Here, finger spelling alphabets are used to verify the performance of our system and our method shows good performance to discriminate finger alphabets.