• 로봇학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.81-90
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• 2008

While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in $KAIST^[1]$. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user's hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.

• 한국과학예술포럼
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• 제25권
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• pp.227-240
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• 2016

본 연구는 체화된 인지의 관점에서 과학관 방문객들이 다양한 유형의 체감형 인터랙티브 전시물과 상호작용하는 패턴의 분석을 통해 제스처 기반 전시물의 효과성 및 향후 전시물 설계에 주는 시사점을 모색하고자 하였다. 본 연구는 과학관에 설치된 네 개의 제스처 기반 전시물과 관람객이 상호작용하는 패턴을 측정하였다. 더불어 관람객이 제스처 기반 전시물에 대해 느끼는 관점을 알아보기 위해 총 14 그룹의 관람객과 반 구조화된 형식의 인터뷰를 실시하였다. 마지막으로 제스처 기반 전시물 설계의 실제 및 장단점을 분석하기 위해 네 명의 전문가와 인터뷰를 실시하였다. 연구결과 관람객이 제스처 기반 전시물과 상호 작용함에 있어 평균적으로 총 관람 시간이 짧고, 몰입도가 높은 관람자 수가 많지 않음을 확인할 수 있었다. 전문가와 관람객 모두 현재 과학관의 제스처 기반 전시물은 신기함에 집중된 경향이 있으며, 체험과 학습사이의 연계성에 대해서는 명확한 인식이 발견되지 않았다. 본 연구 결과를 종합하여 제시하는 제스처 기반 전시물 설계 시 고려점은 다음과 같다. 첫째, 관람객의 초기 참여를 유도하기 위해서는 전시물의 사용성과 목적성이 설계 초기 단계에서부터 고려되어야 한다. 둘째, 의미 있는 상호작용을 위해서는 초기 참여를 유지하는 것이 중요하며, 제스처 기반 전시물이 흥미를 위한 단순한 상호작용이 아닌 지적인 호기심을 자극하는 형태로 변모해야 한다. 셋째, 체화인지 관점에서 특정 제스처가 의미하는 메타포가 학습에 어떠한 연관성을 가지는지를 고려하여 설계에 반영해야 한다. 마지막으로 본 연구는 향후 제스처 기반 전시물이 관람객간의 대화와 탐구를 통한 상호작용을 유도하고 적응성을 가진 설계를 지향해야 함을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.417-424
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• 2012

In this paper, we propose an automatic system that recognizes dynamic human gestures activity, including Arabic numbers from 0 to 9. We assume the gesture trajectory is almost in a plane that called principal gesture plane, then the Least Squares Method is used to estimate the plane and project the 3-D trajectory model onto the principal. An improved FNN model combined with HMM is proposed for dynamic gesture recognition, which combines ability of HMM model for temporal data modeling with that of fuzzy neural network. The proposed algorithm shows that satisfactory performance and high recognition rate.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.121-124
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• 2000

In this paper, we propose a pen gesture recognition system for user interface in multimedia terminal which requires fast processing time and high recognition rate. It is realtime and interaction system between graphic and text module. Text editing in recognition system is performed by pen gesture in graphic module or direct editing in text module, and has all 14 editing functions. The pen gesture recognition is performed by searching classification features that extracted from input strokes at pen gesture model. The pen gesture model has been constructed by classification features, ie, cross number, direction change, direction code number, position relation, distance ratio information about defined 15 types. The proposed recognition system has obtained 98% correct recognition rate and 30msec average processing time in a recognition experiment.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.13-16
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• 2002

This paper proposes a method to track hand gesture and to recognize the gesture pattern using Kalman filter and continuous dynamic programming (CDP). The positions of hands are predicted by Kalman filter, and corresponding pixels to the hands are extracted by skin color filter. The center of gravity of the hands is the same as the input pattern vector. The input gesture is then recognized by matching with the reference gesture patterns using CDP. From experimental results to recognize circle shape gesture and intention gestures such as “Come on” and “Bye-bye”, we show the proposed method is feasible to the hand gesture-based human -computer interaction.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6063-6079
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• 2019

When the length of sampling data sequence is too large, the method of gesture recognition based on traditional Dynamic Time Warping (DTW) algorithm will lead to too long calculation time, and the accuracy of recognition result is not high.Support vector machine (SVM) has some shortcomings in precision, Edit Distance on Real Sequences(EDR) algorithm does not guarantee that noise suppression will not suppress effective data.A new method based on Improved Interpolation Dynamic Time Warping (IIDTW)algorithm is proposed to improve the efficiency of gesture recognition and the accuracy of gesture recognition. The results show that the computational efficiency of IIDTW algorithm is more than twice that of SVM-DTW algorithm, the error acceptance rate is FAR reduced by 0.01%, and the error rejection rate FRR is reduced by 0.5%.Gesture recognition based on IIDTW algorithm can achieve better recognition status. If it is applied to unlock mobile phone, it is expected to become a new generation of unlock mode.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.787-806
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• 2016

Traditional radio-based gesture recognition approaches usually require the target to carry a device (e.g., an EMG sensor or an accelerometer sensor). However, such requirement cannot be satisfied in many applications. For example, in smart home, users want to control the light on/off by some specific hand gesture, without finding and pressing the button especially in dark area. They will not carry any device in this scenario. To overcome this drawback, in this paper, we propose three algorithms able to recognize the target gesture (mainly the human hand gesture) without carrying any device, based on just Radio Signal Strength Indicator (RSSI). Our platform utilizes only 6 telosB sensor nodes with a very easy deployment. Experiment results show that the successful recognition radio can reach around 80% in our system.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권3호
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• pp.106-111
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• 2020

In this paper, we propose the non-contact gesture recognition system and algorithm using proximity-based sensors. The system uses four IR receiving photodiode embedded on a single chip and an IR LED for small area. The goal of this paper is to use the proposed algorithm to solve the problem associated with bringing the four IR receivers close to each other and to implement a gesture sensor capable of recognizing eight directional gestures from a distance of 10cm and above. The proposed system was implemented on a FPGA board using Verilog HDL with Android host board. As a result of the implementation, a 2-D swipe gesture of fingers and palms of 3cm and 15cm width was recognized, and a recognition rate of more than 97% was achieved under various conditions. The proposed system is a low-power and non-contact HMI system that recognizes a simple but accurate motion. It can be used as an auxiliary interface to use simple functions such as calls, music, and games for portable devices using batteries.

• 감성과학
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• 제16권3호
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• pp.281-292
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• 2013

이 연구의 목적은 학습용 에이전트의 비언어적 의사소통이 의인화 효과에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 대학생 56명을 대상으로 실험이 진행되었으며, 비언어적 의사소통은 제스처(지시적 제스처 vs. 대화적 제스처)와 얼굴표정(적용유무)에 의해서 구현되었다. 학습용 에이전트에 적용된 제스처는 지시적 제스처와 대화적 제스처였다. 지시적 제스처는 주의집중 유도 가설에 의해서 학습용 에이전트의 제스처가 시각단서의 역할을 수행할 것이라는 가설에 근거하고 있다. 대화적 제스처는 사회성 가설에 의한 것으로 학습용 에이전트의 사회적 상호작용을 촉진시키기 위한 것이다. 얼굴표정은 주로 사회성 가설을 지지하는 설계원리로 보았다. 의인화 효과 측정에서는 학습개입에 대한 상호작용이 유의미했다. 대화적 제스처 조건에서 얼굴표정이 있고 없음에 따라서 학습개입에 대한 의인화 효과가 유의미했다. 대화적 제스처와 얼굴표정이 적용되면 학습개입을 촉진하는 것으로 나타났다. 이 연구는 두 가지 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 얼굴표정은 학습개입에서 중요한 역할을 한다. 둘째, 제스처와 더불어 얼굴표정과 제스처가 동시에 적용되어야 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.981-996
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• 2007

본 논문에서는 연속적인 제스처 영상으로 부터 주 인자 분석을 통해 얻어진 동작 특징 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 제안된 방법은 먼저, 인간의 신체 영상이 포함된 연속적인 입력영상에서 2차원 실루엣 제스처 영역을 분할한 다음 전역특징정보와 지역특징정보를 추출한다. 여기서 전역특징정보는 요인 분석을 통하여 제스처를 효과적으로 표현하는 의미 있는 소수의 핵심 특징을 선택하여 이용한다. 추출 된 특징정보로 부터 제스처의 시간 변화를 나타내는 특징히스토리정보를 얻어 저 차원 제스처공간을 구성한다. 마지막으로 제스처 공간상에 투영된 모델 특징 값은 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성되며 임의의 입력 동작은 확률 값이 가장 높은 해당 제스처 모델로 인식된다. 주 인자 분석으로부터 제스처에 기여도가 높은 특징인자로 모델을 구성하기 때문에 외관기반방법에서 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하거나 직관적인 방법으로 특징을 추출하는 방법보다 복잡한 동작에서 비교적 우수한 인식률을 나타낸다.