본 논문에서는 비전 기반의 실시간 손 모양 인식을 위한 알고리즘을 제안하였다. 먼저 피부색을 검출하기 위해 RGB 컬러모델을 YCbCr 컬러모델로 변환하고, 색차성분인 CbCr을 이용하여 피부색을 검출한다. 검출 후 피부색은 흰색, 그 이외의 색은 검은색으로 이진화 하였다. 이진화 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출하여 손의 무게중심을 구하기 위해 가로, 세로로 프로젝션을 수행한다. 손의 무게중심을 찾은 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였다. 손의 궤적 추적 후에 손 모양을 인식시키기 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 6가지 손의 모양을 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효과를 입증하였다.
Human body motion is a non-verbal part for interaction or movement that can be used to involves real world and virtual world. In this paper, we explain a study on natural user interface (NUI) in human hand motion recognition using RGB color information and depth information by Kinect camera from Microsoft Corporation. To achieve the goal, hand tracking and gesture recognition have no major dependencies of the work environment, lighting or users' skin color, libraries of particular use for natural interaction and Kinect device, which serves to provide RGB images of the environment and the depth map of the scene were used. An improved Camshift tracking algorithm is used to tracking hand motion, the experimental results show out it has better performance than Camshift algorithm, and it has higher stability and accuracy as well.
Kim, Chi-Ho;You, Bum-Jae;Kim, Hag-Bae;Oh, Sang-Rok
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1134-1139
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2003
Tracking is a fundamental technique which is able to be applied to gesture recognition, visual surveillance, tangible agent and so forth. Especially, multiple object tracking has been extensively studied in recent years in order to perform many and more complicated tasks. In this paper, we propose a new approach of multiple object tracking which is based on discrete event. We call this system the DEMOT (Discrete Event based Multiple Object Tracking). This approach is based on the fact that a multiple object tracking can have just four situations - initiation, continuation, termination, and overlapping. Here, initiation, continuation, termination, and overlapping constitute a primary event set and this is based on the change of the number of extracted objects between a previous frame and a current frame. This system reduces computational costs and holds down the identity of all targets. We make experiments for this system with respect to the number of targets, each event, and processing period. We describe experimental results that show the successful multiple object tracking by using our approach.
Kim, Se-Hoon;Choi, Seung-Joon;Kim, Sung-Jin;Won, Sang-Chul
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1458-1463
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2004
Tracking is one of the most important pre-required task for many application such as human-computer interaction through gesture and face recognition, motion analysis, visual servoing, augment reality, industrial assembly and robot obstacle avoidance. Recently, 3D information of object is required in realtime for many aforementioned applications. 3D tracking is difficult problem to solve because during the image formation process of the camera, explicit 3D information about objects in the scene is lost. Recently, many vision system use stereo camera especially for 3D tracking. The 3D feature based tracking(3DFBT) which is on of the 3D tracking system using stereo vision have many advantage compare to other tracking methods. If we assumed the correspondence problem which is one of the subproblem of 3DFBT is solved, the accuracy of tracking depends on the accuracy of camera calibration. However, The existing calibration method based on accurate camera model so that modelling error and weakness to lens distortion are embedded. Therefore, this thesis proposes 3D feature based tracking method using SVM which is used to solve reconstruction problem.
손 제스처를 이용한 사람과 컴퓨터간의 상호 작용은 오랜 기간 많은 사람들이 연구해 오고 있으며 커다란 발전을 보이고 있지만, 여전히 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문에서는 동적 베이스망 프레임워크를 이용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 유선 글러브를 이용하는 방법들과는 달리, 카메라 기반의 방법에서는 영상 처리와 특징 추출 단계의 결과들이 인식 성능에 큰 영향을 미친다. 제안하는 제스처 모델에서의 추론에 앞서 피부 색상 모델링 및 검출과 움직임 추적을 수행한다. 특징들간의 관계와 새로운 정보들을 쉽게 모델에 반영할 수 있는 동적 베이스망을 이용하여 두 손 제스처와 한 손 제스처 모두를 인식할 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 10가지 독립 제스처에 대한 실험에서 최대 99.59%의 높은 인식 성능을 보였다. 제안하는 모델과 관련 방법들은 수화 인식과 같은 다른 문제들에도 적용 가능할 것으로 판단된다.
우리는 본 논문에서 사용자 제스처 인터페이스 기반 퀴즈게임 콘텐츠를 제안한다. 우리는 기존의 아날로그 방식으로 수행해 오던 퀴즈게임의 요소들을 파악하여 디지털화함으로써 퀴즈 진행자의 역할을 콘텐츠 프로그램이 담당할 수 있도록 하였다. 우리는 키넥트 카메라를 사용하여 깊이영상을 획득하고 깊이영상에서 사용자 분할, 머리 위치 검출 및 추적, 손 검출 등의 전처리 작업과 손들기, 손 상하이동, 주먹 모양, 패스, 주먹 쥐고 당김 등의 명령형 손 제스처 인식기술을 개발하였다. 특히 우리는 사람이 일상생활에서 물리적인 객체를 조작하는 동작으로 인터페이스를 위한 제스처를 정의함으로써 사용자가 이동, 선택, 확인 등의 추상적인 개념을 인터페이스 과정에서 체감할 수 있도록 디자인하였다. 앞서 발표되었던 선행 작업과 비교할 때, 우리는 승리 팀에 대한 카드보상 절차를 추가하여 콘텐츠의 완성도를 높였으며, 손 상하이동 인식과 주먹 모양 인식 알고리즘 등을 개선하여 문제 보기선택의 성능을 크게 향상시켰고, 체계적인 실험을 통해 만족할 만한 인식 성능을 입증하였다. 구현된 콘텐츠는 실시간 테스트에서 만족스러운 제스처 인식 결과를 보였으며 원활한 퀴즈게임 진행이 가능하였다.
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.
본 논문에서는 키넥트 적외선 프로젝터를 통해 깊이를 감지할 수 있는 카메라를 이용하여 사람 움직임을 추적하고 본 논문에서 제안한 몸동작 모델 인식을 통하여 3D 콘텐츠를 제어하는 기법을 제안 한다. 본 논문에서 제안하는 사람의 동작 인식 모델은 사람의 오른팔과 왼팔의 손목, 팔꿈치, 어께 움직임의 거리를 계산하여 좌, 우, 상, 하, 확대, 축소, 선택 등의 7가지 동작 상태를 인식한다. 본 연구에서 제안한 키넥트 기반의 동작 인식 모델은 기존의 접촉식 방식의 인터페이스와 비교할 때 특정센서 또는 장비 부착에 대한 불편함을 없애고 고비용의 하드웨어 시스템을 이용하지 않음으로서 사람의 자연스런 몸동작 이동에 따른 저 비용 3D 콘텐츠 제어 기술을 보여준다.
본 논문에서는 증강현실 환경에서 등장하는 3차원 공간상의 객체를 카메라와 손을 사용하여 조작할 수 있는 인터페이스를 제안한다. 일반적으로 3차원 움직임을 검출하기 위해서 마커를 사용하지만, 이러한 경우에는 객체를 등록하기 위해서 마커가 영상 내에 있어야 하며 추가적인 장비를 사용함으로서 몰입감의 저하를 초래한다. 이것을 극복하기 위해서 본 연구에서는 손을 하나의 평면으로 변환하고 손 모양의 변화를 검출하여 마커를 대체하는 방법을 제안한다. 또한 조명으로 인한 손의 색상 변화에 따른 객체의 등록 위치 변화를 칼만 필터를 적용하여 추적하였다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 손의 원활한 움직임에 의한 객체의 3차원 조작이 가능함을 보였다.
사용자 인터페이스 기술은 CLI(Command Line Interfaces), GUI(Graphical User Interfaces)를 거쳐 NUI(Natural User Interfaces)로 발전하고 있다. NUI는 멀티터치, 모션 트래킹, 음성, 스타일러스 등 다양한 입력형식을 사용한다. 기존 GUI 어플리케이션에 NUI를 적용하기 위해서는 이러한 장치관련 라이브러리 추가, 관련 코드 수정, 디버그 등의 과정이 필요하다. 본 논문에서는 기존 이벤트 기반 GUI 어플리케이션의 수정 없이 제스처 기반 인터페이스를 적용할 수 있는 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 명세하기 위한 XML 스키마를 제시하고, 3D 제스처와 마우스 제스처 프로토타입 개발을 통해 제안모델의 활용방안을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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