• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.671-676
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• 2016

최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친 후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.316-323
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• 2010

본 논문에서는 증강현실 응용을 위한 손 끝점 추출과 손 동작 인식 기법을 제안한다. 먼저 RGB 컬러 영역에서 HSV 컬러 영역으로 영상을 변환하고, H, S 값에 대한 이중 임계값과 영역 확장 기법, 연결 요소 분석을 이용한 손을 분할한다. 다음으로 가상 키보드와 마우스의 입력을 위해서 모폴로지 연산과 감산을 통하여 검지와 엄지 손가락 끝점을 추출한다. 마지막으로 마우스 버튼 클릭의 역할을 하기 위하여 손바닥의 무게중심점에 대한 엄지와 검지 손가락 끝점의 각도를 계산하여 엄지와 검지 손가락의 떨어지고, 붙는 동작을 인식한다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법이 고속으로 정확하게 손을 분할하고, 손 끝점을 추출하여 손 동작을 인식할 수 있음을 보여주었다. 제안 기법은 증강 현실 응용을 위한 정보 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.57-64
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• 2014

최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권3호
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• pp.179-188
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• 2018

In order to overcome the problems of contact palmprint recognition, a non-contact palmprint recognition system is developed on personal computer (PC) platform. Three methods, namely "double-line-single-point" (DLSP), "double-assistant-crosshair" (DAC) and "none-assistant-graphic" (NAG), are implemented for the palmprint localization to solve the severe technical challenges, including the complex background, variant illuminations, uncontrollable locations and gestures of hands. In NAG, hand segmentation and the cropping of region of interest are performed without any assistant graphics. The convex hull contour of hand helps detect the outside contour of little finger as well as the valley bottom between thumb and index finger. The three methods of palmprint localization have good operating efficiency and can meet the performance requirements of real-time system. Furthermore, an attendance system on PC platform is designed and developed based on non-contact palmprint recognition.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.186-192
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• 2021

In this paper, we evaluated prediction accuracy of Euler angle spectrograph classification method using a convolutional neural networks (CNN) for hand gesture recognition in augmented reality (AR) cognitive rehabilitation system based on Leap Motion Controller (LMC). Hand gesture recognition methods using a conventional support vector machine (SVM) show 91.3% accuracy in multiple motions. In this paper, five hand gestures ("Promise", "Bunny", "Close", "Victory", and "Thumb") are selected and measured 100 times for testing the utility of spectral classification techniques. Validation results for the five hand gestures were able to be correctly predicted 100% of the time, indicating superior recognition accuracy than those of conventional SVM methods. The hand motion recognition using CNN meant to be applied more useful to AR cognitive rehabilitation training systems based on LMC than sign language recognition using SVM.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1377-1383
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• 2012

본 연구는 마우스의 입력을 사람의 손동작으로 대체하는 휴먼마우스 시스템에 관한 것이다. 모니터의 해상도가 커지면서 웹카메라와 모니터간의 해상도 차이로 인하여 단순히 웹카메라에서 손의 위치를 인식하여 포인터를 이동시키는 방법으로는 모니터의 모든 범위에 커서를 위치시킬 수가 없다. 따라서, 되돌아오는 동작을 반복하지 않고 마우스의 위치를 모니터의 가장자리까지 원하는 곳으로 편리하게 위치시키는 효과적인 방법을 제안한다. 또한, 다양한 마우스이벤트를 처리하기 위하여 엄지와 검지를 이용한 손가락 동작 인식을 제안하고 인식률을 측정한 결과, 97% 이상으로 그 유효성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1103-1108
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• 2016

각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 요구가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 동작인식 센서를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터와 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.791-793
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• 2016

각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기(닌텐도 Wii)와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 니즈가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 외부에 마우스 버튼이 변형 된 형태로 장착되어 마우스 좌,우 버튼과 휠 역할을 하며, 내부에는 가속도센서(또는 자이로센서 포함)를 장착하여 마우스 커서 역할을 담당하고 있고, 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 모션 레코그니션 센서(Motion Recognition Sensor)를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터를 생성하고 이를 기초로 하여 사전 결정된 매칭테이블(커서이동 및 마우스 버튼 이벤트)과 비교, 판단하여 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.323-330
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• 2008

본 논문에서는 지문입력에서 회전에 의한 오차를 줄이는 방법으로 기존의 지문 입력기를 개선한 새로운 지문 입력 방법을 제안한다. 일반적인 지문 센서는 센서 위에 손가락을 올려서 지문 영상을 획득하는데 주의를 해도 회전이 발생하여 인식률에 영향을 미친다. 개선된 입력 방법은 엄지와 검지의 사이에 지문입력기를 두어 회전을 최소화하는 방법이다. 반도체 지문 입력기를 양쪽으로 부착하여 엄지와 검지를 동시에 집게 형태로 쥐어서 지문을 입력하는 방법이다. 이 방법은 지문을 획득할 때 마다 거의 같은 각도를 유지한다. 실험결과 제안된 방법이 인식률이 향상되었다. 단점으로는 하드웨어 비용이 더 추가 된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.398-405
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• 2018

HCI 분야에서 대표적인 손 제스처 인식은 IT기기의 개발과 더불어 사용자와 기기 간의 상호작용 및 정보교환을 위한 방법으로 주목받고 있다. 영상 처리를 통한 손 제스처 인식에서 손바닥 영역 검출은 처리속도 및 인식률 향상에 기여하는 핵심 처리 과정이다. 본 논문에서는 손바닥 영역 검출(palm area detection)을 위해 손과 손목을 영상 분할(image segmentation) 하는 새로운 방법을 제안한다. 손의 해부학적 특성으로 가장 넓은 폭이 발생하는 엄지와 소지의 장골 간격을 손 영상의 수평 투사 히스토그램으로 계산 후 이 간격을 지름으로 하는 원을 그려 손바닥 영역을 검출한다. 이 방법의 우수성을 검증하기 위하여 다단 형판정합(multiple stage template matching)을 사용해 10가지 손 제스처에 대해 기존 방법 4가지와 인식 성능을 비교 평가한다. 손 제스처 인식에 관련한 연구가 다양하나 손바닥 영역 검출에 특화된 성능 비교 문헌이 저조함을 강조한다.