• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.818-820
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• 1999

In this paper, a new boundary tracking algorithm for extracting finger area, which may be utilized by a finger crease pattern recognition algorithm, is proposed. Due to noise and irregular illumination, conventional algorithms for boundary tracking such as skeleton-based tracking methods were not suitable for typical boundary image of hand. So we propose a new finger boundary tracking algorithm utilizing a boundary-point-detection mask. We have observed that the proposed method provides stable and optimised boundary tracking.

• ETRI Journal
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• 제33권3호
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• pp.415-422
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• 2011

In this paper, we present a novel vision-based method of recognizing finger actions for use in electronic appliance interfaces. Human skin is first detected by color and consecutive motion information. Then, fingertips are detected by a novel scale-invariant angle detection based on a variable k-cosine. Fingertip tracking is implemented by detected region-based tracking. By analyzing the contour of the tracked fingertip, fingertip parameters, such as position, thickness, and direction, are calculated. Finger actions, such as moving, clicking, and pointing, are recognized by analyzing these fingertip parameters. Experimental results show that the proposed angle detection can correctly detect fingertips, and that the recognized actions can be used for the interface with electronic appliances.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.810-815
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• 2013

구조 요원 위치 추적을 위해 Wi-Fi 기반 위치 추적 기술을 이용하는 경우, 거리 측정 정보를 제공하지 않는 Wi-Fi의 특성상 RSSI 핑거프린트 데이터베이스나 신호 감쇄 모델을 이용하여 거리측정치를 생성해 내어야 한다. 그러나 구조 현장에서 임시로 구축되는 데이터 통신 네트워크에서는 사전에 데이터베이스 구축이 어려워 적용이 곤란하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 통신 네트워크 구축을 위해 사용된 전개식 AP의 근접 정보와 보행 항법 정보를 이용하여 복수 구조 요원의 위치 추적 방법을 연구하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.847-850
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• 2008

오늘날 인간은 기계와의 상호의사소통을 이용하여 기계를 더욱 발전시켜가고 있다. 시각기반인지시스템을 비롯한 여러 HCI(Human Computer Interaction)시스템 중 손가락 제스처를 인식, 추적하는 기술은 HCI 시스템에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이 논문에서는 손가락을 구분하기 위해서 제한된 배경과 복잡한 배경에서의 손가락을 구분할 뿐만 아니라 배경과 전경을 분리하는 차영상을 이용하여 더욱더 효과적으로 손가락을 구분해내는 방법을 이용한다. 손가락을 구분하기 위해서는 미리 정의해놓은 손가락 끝 이미지들과 Template-Matching 을 통하여 손가락을 인식한다. 그리고 인식된 손가락을 추적한 후 미리 정의해놓은 제스처들과 비교함으로써 제스처를 인식한다. 이 논문에서는 차영상과 Template Matching 반을 이용하지 않고 미리 관심영역을 획득한 후 그 영역 안에서 Template Matching 을 수행한다. 그래서, 실행속도 및 반응속도를 줄이는 데 중점을 두고 있으며 더욱 효과적으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.478-481
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• 2008

기존 핑거 트래킹(Finger Tracking)을 수행하는데 있어 핑거팁(Finger-tip)을 구하는 방법 중 가장 일반적인 방법은 먼저 피부색 정보(Skin Color)를 추출한다. 그 다음 블럽(Blob) 함수의 블럽 컬러링(Blob Coloring) 알고리즘을 통하여 피부 윤곽선(Skin Contour)를 구하고, 그 중 가장 최상위 점을 핑거팁으로 정한다. 그러나 이 방법은 밴딩 핑거(Bending Finger) 상태에서 핑거팁 위치를 측정할 때 실제 손가락 끝이 아닌 잘못된 위치를 잡는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 밴딩 핑거 상태에서의 핑거 트래킹시 잘못된 핑거팁을 측정하는 문제점을 사용자들의 성향을 통해 미리 예상하고 보정함으로써 성능을 향상시키고자 한다.

• 한국생산제조학회지
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• 제24권6호
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• pp.703-709
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• 2015

In this work, a robot aimed at grapping and delivering an object by using a simple finger-pointing command from a hand- or arm-handicapped person is introduced. In this robot system, a Leap Motion sensor is utilized to obtain the finger-motion data of the user. In addition, a Kinect sensor is also used to measure the 3D (Three Dimensional)-position information of the desired object. Once the object is pointed at through the finger pointing of the handicapped user, the exact 3D information of the object is determined using an image processing technique and a coordinate transformation between the Leap Motion and Kinect sensors. It was found that the information obtained is transmitted to the robot controller, and that the robot eventually grabs the target and delivers it to the handicapped person successfully.

• 로봇학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.315-322
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• 2008

A new soft finger mechanism using a spring as a backbone is proposed in this work. It is a 4 DOF mechanism that consists of a spring and 3 cylinders, which behave like joints with 3 up-and-down rotations and 1 left-and-right rotation. To control each joint, cylinders have small holes in their cross-sectional areas, and wires of different length are penetrated into these holes. We can control each joint by pulling the corresponding wire. The forward kinematics is solved by using the geometry of mechanism. And the relationship (Jacobian) between the linear velocity of the wires and the joint angular rate is obtained. A virtual simulator is developed to test the validity of the kinematic model. In the experiment, first, the position control is conducted by tracking a given trajectory. Second, to verify the flexibility and safety, we show that the soft finger deflects in a safe manner, in spite of the collision with environment.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.11-18
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• 2011

기존 손가락 추적을 수행하는데 있어 손가락 끝점을 계산하는 방법 중 가장 일반적인 방법은 먼저 피부색정보를 추출한다. 블럽 함수의 블럽 컬러링(Blob Coloring) 알고리즘을 통하여 피부 윤곽선을 계산하고, 그 중 가장 최상위 점을 손가락 끝점으로 정한다. 그러나 이 방법은 구부러진 손가락 상태에서 그것의 위치를 측정할 때 실제 손가락 끝이 아닌 잘못된 위치를 탐지하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 구부러진 손가락 끝점 추적을 위한 컬러 영역 보정 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 방법은 구부러진 손가락 상태에서의 손가락 끝점 추적시 잘못된 곳을 측정하는 문제점을 사용자들의 성향을 통해 미리 예상하고 보정함으로써 성능을 향상시키고자 한다. 제안하는 방법을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 영상인식에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.1001-1008
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• 2018

본 논문은 인명구조, 사고방지, 시설관리 등 수상환경에서 위치정보가 필요한 상황에서 무선 신호를 활용한 효율적인 위치 추적 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 유저의 배터리 파워 소모량을 고려하여 제한된 전력 내에서 위험도를 최소화한다. 수상의 일정 반경 내에서 유저의 송수신 신호 세기를 이용하여 유저의 위치를 알 수 있는데, 이 때 유저가 일정 반경을 벗어나는 것을 사전에 방지할 필요가 있다. 이 논문에서는 먼저 유저가 일정 반경을 벗어나는 것을 방지하기 위해 위험도 함수를 정의한다. 위험도 함수는 위치정확도, 수심, 유속 등 수상 환경 위험에 관련된 다양한 요인들을 고려한다. 본 논문은 finger printing 기법을 이용한 효율적인 무선 측위 기술을 활용하여 일정 지역 내에 위치한 유저의 평균 위험도를 최소화하는 것을 목표로 하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.780-788
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• 2008

손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.