• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2262-2270
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• 1999

본 논문에서는 원격작업용 제스처 명령의 인식을 위해 컴퓨터 시각 센서와 HMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 스테레오 정합을 이용한 자동 손영역의 추출은 원격작업용 제스처 추적의 자동 초기 영역 설정을 위해 제안하였다. 이는 좌, 우 두 카메라의 시각치를 이용하였으며, 손의 상대적인 거리정보를 이용하게 된다. 손영역의 추적은 일반적인 흑백 영상에서도 배경이나 잡음에 구애받지 않도록 에지값의 양의 시간차(PDOE : positive difference of edges) 영상이 사용되었으며, 제스처 명령 모델로는 실제 원자력 발전소 내 원격작업용으로 정의된 K/K(KNU/KAERI) 제스처 명령을 이용하였다. 이산 HMM을 이용한 복합 제스처 인식모델은 전명령어(pre-oeders)와 기본 명령여(basic-orders), 후명령어(post-orders)의 세 부분에 대한 각각의 명령 모델로 구성되며, 각 명령 모델의 조합과 연동에 의해서 복합적인 명령의 인식을 수행하도옥 하였다. 최종 제스처 인식 결과는 2개 이상의 명령이 복합된 연속명령에 대해 97% 이상의 안정된 인식율을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.963-976
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• 2012

'제스처'는 음성을 제외한 가장 직관적인 인간의 의사표현 수단이다. 그에 따라 제스처를 이용하여 컴퓨터를 제어하는 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구에서 사용자를 검출하고 추적하는 방법은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 기존의 2차원 객체 검출 및 추출 방법은 조명이나 주변 환경의 변화에 민감하고, 2차원과 3차원 정보의 혼합사용 방법은 연산량이 많다는 단점이 있다. 또한 3차원 정보를 이용한 기존 방법들은 유사한 깊이의 객체 분할이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보의 누적 값인 Depth Projection Map (DPM)과 움직임 정보를 이용하여 객체를 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안 방법은 조명이나 환경변화에 강인하고, 연산속도가 빠르며, 유사한 깊이의 물체도 잘 검출하고 추적할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.553-556
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• 2005

We present a vision-based hand gesture recognition system for object manipulation in virtual space. Most conventional hand gesture recognition systems utilize a simpler method for hand detection such as background subtractions with assumed static observation conditions and those methods are not robust against camera motions, illumination changes, and so on. Therefore, we propose a statistical method to recognize and detect hand regions in images using geometrical structures. Also, Our hand tracking system employs multiple cameras to reduce occlusion problems and non-synchronous multiple observations enhance system scalability. Experimental results show the effectiveness of our method.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권2호
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• pp.88-94
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• 2012

Many hand gesture recognition systems using advanced computer vision techniques to eliminate the need for a TV remote controller have been proposed. Nevertheless, some issues still remain, such as high computational complexity and insufficient information on the target object and background. Moreover, none of the proposed techniques consider how to enter the control mode of the system. This means that they may need a TV remote controller to enter the control mode. This paper proposes a hand mouse system using a pre-defined gesture with high background adaptability. By doing so, a remote controller to enter the control mode of the IPTV system can be eliminated.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.214-216
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• 2006

Expressive face and human body gestures are among the main non-verbal communication channels in human-human interaction. Understanding human emotions through body gesture is one of the necessary skills both for humans and also for the computers to interact with their human counterparts. Gesture analysis is consisted of several processes such as detecting of hand, extracting feature, and recognizing emotions. Skin color information for tracking hand gesture is obtained from face detection region. We have revealed relationships between paricular body movements and specific emotions by using HMM(Hidden Markov Model) classifier. Performance evaluation of emotional human body recognition has experimented.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.334-336
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• 2007

This paper presents a beat gesture recognition method to synchronize the tempo of a robot playing a piano with the desired tempo of the user. To detect an unstructured beat gesture expressed by any part of a body, we apply an optical flow method, and obtain the trajectories of the center of gravity and normalized central moments of moving objects in images. The period of a beat gesture is estimated from the results of the fast Fourier transform. In addition, we also apply a motion control method by which robotic fingers are trained to follow a set of trajectories, Since the ability to track the trajectories influences the sound a piano generates, we adopt an iterative learning control method to reduce the tracking error.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.621-625
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• 2010

본 논문에서는 스마트 폰, PDA와 같은 모바일 장치에 있는 카메라 기기를 이용한 손동작 제스처 인터페이스를 위한 손 움직임 추적 방법을 제안하고 이를 바탕으로 한 손 제스처 인식 시스템을 개발한다. 사용자의 손동작에 따라 카메라가 움직임으로써, 전역 optical flow가 발생하며, 이에 대한 우세한 방향 성분에 대한 움직임만 고려함으로써, 노이즈에 강인한 손움직임 추정이 가능하다. 또한 추정된 손 움직임을 바탕으로 속도 및 가속도 성분을 계산하여 동작위상을 구분하고, 동작상태를 인식하여 연속적인 제스처를 개별제스처로 구분한다. 제스처 인식을 위하여, 움직임 상태에서의 특징들을 추출하여, 동작이 끝나는 시점에서 특징들에 대한 분석을 통하여 동작을 인식한다. 추출된 특징점을 바탕으로 제스처를 인식하기 위하여 SVM(Support vector machine), k-NN(k-nearest neighborhood classifier), 베이시안 인식기를 사용했으며, 14개 제스처에 대한 인식률은 82%에 이른다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권3호
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• pp.230-245
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• 2005

In this paper, we develop a gesture-based input device equipped with accelerometers and gyroscopes. The sensors measure the inertial measurements, i.e., accelerations and angular velocities produced by the movement of the system when a user is inputting gestures on a plane surface or in a 3D space. The gyroscope measurements are integrated to give orientation of the device and consequently used to compensate the accelerations. The compensated accelerations are doubly integrated to yield the position of the device. With this approach, a user's gesture input trajectories can be recovered without any external sensors. Three versions of motion tracking algorithms are provided to cope with wide spectrum of applications. Then, a Bayesian network based recognition system processes the recovered trajectories to identify the gesture class. Experimental results convincingly show the feasibility and effectiveness of the proposed gesture input device. In order to show practical use of the proposed input method, we implemented a prototype system, which is a gesture-based remote controller (Magic Wand).

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.430-443
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• 2003

본 논문은 카메라로부터 획득된 영상 시퀀스로부터 얻어진 제스처 궤적 정보를 바탕으로 가장 기본적인 방향, 속도 및 공간 특징을 추출한 후, 각각의 특징 정보들의 인식 결과를 비교하여 어떠한 정보가 가장 유용한지 평가한다. 이를 위해 제스처 궤적 추적을 위해선 컬러 정보 및 모션 정보를 사용하였고, 인식모델로는 시간 데이타 처리에 적합한 HMM을 구성하였다. 실험을 위한 제스처 DB로는 인식하고자 하는 그래픽, 숫자, 알파벳모양의 48개 제스처에 대해 20명으로부터 5개씩 총 4800개의 데이타를 구축하였다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제2권1호
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• pp.26-37
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• 2015

A lot of researchers have been investigating interactive portable projection systems such as a mini-projector. In addition, in exhibition halls and museums, there is a trend toward using interactive projection systems to make viewing more exciting and impressive. They can also be applied in the field of art, for example, in creating shadow plays. The key idea of the interactive portable projection systems is to recognize the user's gesture in real-time. In this paper, a vision-based shadow gesture recognition method is proposed for interactive projection systems. The gesture recognition method is based on the screen image obtained by a single web camera. The method separates only the shadow area by combining the binary image with an input image using a learning algorithm that isolates the background from the input image. The region of interest is recognized with labeling the shadow of separated regions, and then hand shadows are isolated using the defect, convex hull, and moment of each region. To distinguish hand gestures, Hu's invariant moment method is used. An optical flow algorithm is used for tracking the fingertip. Using this method, a few interactive applications are developed, which are presented in this paper.