• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.43-53
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• 2012

본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.182-193
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• 2011

The aim of this paper is to present the methodology for hand tracking and hand gesture recognition. The detected hand and gesture can be used to implement the non-contact mouse. We had developed a MP3 player using this technology controlling the computer instead of mouse. In this algorithm, we first do a pre-processing to every frame which including lighting compensation and background filtration to reducing the adverse impact on correctness of hand tracking and hand gesture recognition. Secondly, YCbCr skin-color likelihood algorithm is used to detecting the hand area. Then, we used Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) algorithm to tracking hand. As the formula-based region of interest is square, the hand is closer to rectangular. We have improved the formula of the search window to get a much suitable search window for hand. And then, Support Vector Machines (SVM) algorithm is used for hand gesture recognition. For training the system, we collected 1500 hand gesture pictures of 5 hand gestures. Finally we have performed extensive experiment on a Windows XP system to evaluate the efficiency of the proposed scheme. The hand tracking correct rate is 96% and the hand gestures average correct rate is 95%.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권1호
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• pp.129-138
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• 2022

With the increasing reliance of computing systems in our everyday life, there is always a constant need to improve the ways users can interact with such systems in a more natural, effective, and convenient way. In the initial computing revolution, the interaction between the humans and machines have been limited. The machines were not necessarily meant to be intelligent. This begged for the need to develop systems that could automatically identify and interpret our actions. Automatic gesture recognition is one of the popular methods users can control systems with their gestures. This includes various kinds of tracking including the whole body, hands, head, face, etc. We also touch upon a different line of work including Brain-Computer Interface (BCI), Electromyography (EMG) as potential additions to the gesture recognition regime. In this work, we present an overview of several applications of automated gesture recognition systems and a brief look at the popular methods employed.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권12C호
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• pp.1175-1180
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• 2005

본 논문에서는 비전 기반의 손동작 검출 및 추적 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 손동작 인식 시스템은 정적인 관측 환경에서 배경을 제거함으로 손을 검출하는 단순한 방법을 사용함으로써, 카메라의 움직임, 조명의 변화 등에 의해 견실하지 못하였다. 그러므로 본 논문에서는 기하학적 구조에 의하여 손의 외형을 인식하여 검출할 수 있는 통계적 방법을 제안하였다. 또한 카메라의 각도에 의한 손이 겹쳐 보이는 문제를 줄이기 위하여 다중 카메라를 사용하였으며 비동기식 다중 관측으로 시스템의 범용성을 향상시키었다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 외관을 이용한 방법보다 $3.91\%$ 개선된 $99.28\%$의 인식률을 나타내어 제안한 방법의 효율성을 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4491-4509
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• 2017

The present paper proposes a novel dynamic system for hand gesture recognition. The approach involved is comprised of three main steps: detection, tracking and recognition. First, the gesture contour captured by a 2D-camera is detected by combining the three-frame difference method and skin-color elliptic boundary model. Then, the trajectory of the hand gesture is extracted via a gesture-tracking algorithm based on an occlusion-direction oriented linear extrapolation predictor, where the gesture coordinate in next frame is predicted by the judgment of current occlusion direction. Finally, to overcome the interference of insignificant trajectory segments, the longest common subsequence (LCS) is employed with the aid of velocity information. Besides, to tackle the subgesture problem, i.e., some gestures may also be a part of others, the most probable gesture category is identified through comparison of the relative LCS length of each gesture, i.e., the proportion between the LCS length and the total length of each template, rather than the length of LCS for each gesture. The gesture dataset for system performance test contains digits ranged from 0 to 9, and experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed approach.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1908-1909
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• 2011

Hand gesture recognition has been widely used in virtual reality and HCI (Human-Computer-Interaction) system, which is challenging and interesting subject in the vision based area. The existing approaches for vision-driven interactive user interfaces resort to technologies such as head tracking, face and facial expression recognition, eye tracking and gesture recognition. The purpose of this paper is to combine the finite state machine (FSM) and the gesture recognition method, in other to control Windows Media Player, such as: play/pause, next, pervious, and volume up/down.

• 스마트미디어저널
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• 제4권1호
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• pp.16-24
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• 2015

본 논문에서는 멀티터치 추적 및 제스처 인식을 위하여 MRF기반 입자필터와 제스처 우도 측정 방법을 제안한다. 멀티터치 추적에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 강탈 문제이며 터치 객체 추적기가 이웃 터치 객체에게 빼앗기는 현상을 가리킨다. 강탈 문제의 원인은 입자필터의 예측 입자들이 이웃 터치 객체에 가까이 갈 경우 입자의 가중치(우도)가 낮아야 하지만 이웃 객체 영향으로 높게 계산되는 오류 때문이다. 따라서 MRF를 기반으로 이웃 객체에 가까운 입자의 가중치를 낮추는 벌점함수를 정의한다. MRF가 멀티터치를 노드로 정의하고 거리가 가까운 이웃 멀티터치들을 에지로 표현한 그래프정보이므로 이웃 멀티터치들에 대한 데이터구조로 활용되기 쉽다. 또한 MRF 그래프 정보를 바탕으로 멀티터치 제스처 분석이 가능하다. 본 논문에서는 MRF를 기반으로 다양한 제스처 우도를 정의할 수 있는 방법을 서술한다. 실험 결과에서는 제안 방법이 효과적으로 강탈 현상을 회피하고 멀티터치 제스처 우도를 정확히 측정할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.384-386
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• 1998

The use of hand gesture provides an attractive alternative to cumbersome interface devices for human-computer interaction(HCI). Many methods hand gesture recognition using visual analysis have been proposed such as syntactical analysis, neural network(NN), Hidden Markov Model(HMM) and so on. In our research, a HMMs is proposed for alphabetical hand gesture recognition. In the preprocessing stage, the proposed approach consists of three different procedures for hand localization, hand tracking and gesture spotting. The hand location procedure detects the candidated regions on the basis of skin-color and motion in an image by using a color histogram matching and time-varying edge difference techniques. The hand tracking algorithm finds the centroid of a moving hand region, connect those centroids, and thus, produces a trajectory. The spotting a feature database, the proposed approach use the mesh feature code for codebook of HMM. In our experiments, 1300 alphabetical and 1300 untrained gestures are used for training and testing, respectively. Those experimental results demonstrate that the proposed approach yields a higher and satisfying recognition rate for the images with different sizes, shapes and skew angles.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.102-107
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• 2007

본 논문에서는 동작에 근거한 새로운 비디오 편집 방법을 제안한다. 강의 비디오에서 전자 슬라이드 내용을 자동으로 검출하고 비디오와 동기화한다. 각 동기화된 표제의 동작을 연속적으로 추적 및 인식한 후, 등록된 화면과 슬라이드에서 변환 내용을 찾아 동작이 일어 나는 영역을 확인한다. 인식된 동작과 등록된 지점에서 슬라이드의 정보를 추출하여 슬라이드 영역을 부분적으로 확대한다거나 원본 비디오를 자동으로 편집함으로써 비디오의 질을 향상 시킬 수가 있다. 2개의 비디오 가지고 실험한 결과 각 95.5,96.4 %의 동작 인식 결과를 얻을 수 있었다.