• 한국게임학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.75-84
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• 2013

본 연구에서는 윈도우즈 PC용 연속동작 감지 카메라, Xtion을 이용한 PC-윈도우 플랫폼 기반의 연속동작 녹화 및 매칭방법의 개발 내용을 소개한다. 해당 방법을 개발하기 위해 카메라를 통해 얻은 깊이 정보, RGB 화상 정보, 뼈대 정보를 가공하고 비교하는 API를 먼저 개발하였다. 유효관절만을 선택적으로 비교하는 pose 비교 방법이 개발되었으며, 연속동작 비교에서는 pose 사이에 다른 틀린 pose가 섞여도 인식할 수 있는 방법이 개발되었다. 특정 pose나 연속동작 검출을 위해 샘플 데이터를 기록하고 테스트할 수 있는 도구가 개발되었다. 6종류의 다른 pose 및 연속동작을 촬영하고 테스트한 결과, pose는 100%의 인식성공과 연속동작은 99%의 인식성공이 이루어져 개발된 방법의 유용성을 검증할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.757-770
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• 2020

We propose a hand gesture recognition method that is compatible with a head-up display (HUD) including small processing resource. For fast link adaptation with HUD, it is necessary to rapidly process gesture recognition and send the minimum amount of driver hand gesture data from the wearable device. Therefore, we use a method that recognizes each hand gesture with an inertial measurement unit (IMU) sensor based on revised correlation matching. The method of gesture recognition is executed by calculating the correlation between every axis of the acquired data set. By classifying pre-defined gesture values and actions, the proposed method enables rapid recognition. Furthermore, we evaluate the performance of the algorithm, which can be implanted within wearable bands, requiring a minimal process load. The experimental results evaluated the feasibility and effectiveness of our decomposed correlation matching method. Furthermore, we tested the proposed algorithm to confirm the effectiveness of the system using pre-defined gestures of specific motions with a wearable platform device. The experimental results validated the feasibility and effectiveness of the proposed hand gesture recognition system. Despite being based on a very simple concept, the proposed algorithm showed good performance in recognition accuracy.

• 산업기술연구
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• 제29권A호
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• pp.47-54
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• 2009

In this paper, we proposed hand detection and hand gesture recognition from USB camera video. Firstly, we extract hand region extraction using skin color information from a difference images. Background image is initially stored and extracted from the input images in order to reduce problems from complex backgrounds. After that, 16-directional chain code sequence is computed from the tracking of hand motion. These chain code sequences are compared with pre-trained models using DP matching. Our hand gesture recognition system can be used to control PowerPoint slides or applied to multimedia education systems. We got 92% hand region extraction accuracy and 82.5% gesture recognition accuracy, respectively.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.517-521
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• 2008

Hand motion classification problem is considered as basis for sign or gesture recognition. We promote optical flow as main feature extracted from images sequences to simultaneously segment the motion's area by its magnitude and characterize the motion' s directions by its orientation. We manage the flow orientation histogram as motion descriptor. A motion is encoded by concatenating the flow orientation histogram from several frames. We utilize simple histogram matching to classify the motion sequences. Attempted experiments show the feasibility of our method for hand motion localization and classification.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.263-266
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• 2007

We introduce a vision-based hand gesture recognition fer understanding musical time and patterns without extra special devices. We suggest a simple and reliable vision-based hand gesture recognition having two features First, the motion-direction code is proposed, which is a quantized code for motion directions. Second, the conducting feature point (CFP) where the point of sudden motion changes is also proposed. The proposed hand gesture recognition system extracts the human hand region by segmenting the depth information generated by stereo matching of image sequences. And then, it follows the motion of the center of the gravity(COG) of the extracted hand region and generates the gesture features such as CFP and the direction-code finally, we obtain the current timing pattern of beat and tempo of the playing music. The experimental results on the test data set show that the musical time pattern and tempo recognition rate is over 86.42% for the motion histogram matching, and 79.75% fer the CFP tracking only.

• 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.

• 한국컴퓨터게임학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.129-135
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• 2018

실생활에서 사용되는 결제 시스템에는 전자 사인, QR 코드, 바코드들이 사용된다. VR 환경 내에서 구현되어 있는 결제 시스템은 점점 연구가 시작되고 있다. 본 논문은 기존의 결제 시스템을 VR 환경에서 구현하기 위해 손 제스쳐 인식을 이용한 VR 전자사인 시스템을 제안한다. VR 시스템에서는 키보드를 두드리거나 마우스를 건드릴 수 없는 상황이다. VR 컨트롤러를 가지고 결제 시스템을 구성하기 위한 방법에는 여러 가지가 있을 수 있다. 손 제스처 인식을 이용한 전자사인이 그 중 하나인데, 손 제스쳐 인식에는 크게 Warping Methods, Statistical Methods, Template Matching 방법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Template Matching 방법에 속한 $p 알고리즘을 이용하여, VR에서 결제 시스템을 구성하였다. 그리고, VR 환경을 조성하기 위해서 Unity3D와 Vive 장비를 이용해서 실제 결제가 이루어지는 paypal 시스템을 구현하였다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권6호
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• pp.395-402
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰 사용자를 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 방법을 제안한다. 제안하는 제스처 인식 방법에서는 DTW 알고리즘을 적용하여 새로운 시계열 가속도 데이터와 각 제스처별 대표 훈련 데이터간의 유사도를 측정한 뒤, k-NN 알고리즘을 적용하여 제스처를 판별한다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 방법의 성능을 분석해보기 위해, 안드로이드 스마트폰에서 동작하는 제스처 인식 프로그램과 이것을 활용한 제스처 기반 원격 제어 로봇 시스템을 구현하였다. 사용자-혼합 및 사용자-독립 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 제스처 인식방법과 구현 시스템이 높은 인식 성능과 확장성을 가진다는 것을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.552-555
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• 2018

본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 제스처 인식 방법을 개발하고, 이를 이용한 격투액션 제어 인터페이스를 제안한다. 제스처의 패턴 특징을 추출하기 위해서는 단순한 절대 위치 정보를 이용하는 것이 아닌, 어깨를 중심으로 한 신체 비율 특성을 고려하여 특징을 추출하는 방법을 이용한다. 하지만 동일한 제스처를 수행하더라도 키넥트 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표값들은 팔의 길이와 방향에 따라 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 그래서 논문에서는 제스처를 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로서 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원축약의 효과를 얻을 수 있게 된다. 또한 동작 인식 시스템의 동작 제약을 줄이기 위한 방법으로 수정된 매칭 알고리즘을 제안한다.