Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.338-339
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2016
손 제스처는 스마트 글래스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 부각되고 있으며 이를 위해서는 손 제스처 검출 및 인식 기능이 요구된다. 또한, 최근 MPEG 에서는 IoT(Internet of Thing) 환경에서의 미디어 소비를 위한 표준으로 IoMTW(Media-centric IoT and Wearable) 사전 탐색이 진행되고 있으며, 손 제스처를 표현하기 위한 메타데이터도 하나의 표준 기술요소로 논의되고 있다. 본 논문에서는 스마트 글래스 환경에서의 손 제스처 인식을 위한 과정으로 스테레오 영상을 통한 손 윤곽선 검출과 이를 메타데이터로 서술하기 위하여 베지에(Bezier) 곡선으로 표현하는 기법을 제시한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.06a
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pp.166-167
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2017
가상 현실에 대한 관심이 높아지면서, 가상 물체와 사람 사이의 보다 자연스러운 상호작용이 중요하게 되었다. 그 중 가장 많이 사용되는 방식 중 하나가 바로 손동작이다. 사람들은 손동작을 통해 자신의 감정을 전달하거나 자신의 의견을 표현할 수 있기 때문에 손동작은 Natural User Interface(NUI)의 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 논문에서는 사람들의 손동작 중 비교적 큰 비중을 차지하는 반복적인 궤적을 그리는 손동작 인식을 위한 방법을 제안한다. 손이 움직이는 방향과 거리의 3 차원 좌표 값을 이용하여 벡터화를 한 후, 이 데이터를 Fast Fourier transform(FFT)와 Support Vector Machine(SVM)을 통해 반복적인 손동작을 인식함으로써 자연스러운 손동작을 비교적 정확히 인식할 수 있다.
Kim, Ju-Chang;Park, Jeong-Woo;Kim, Woo-Hyun;Lee, Won-Hyung;Jung, Myung-Jin
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.1932-1933
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2011
손 제스처 인식을 위한 손 위치 검출 및 추적 알고리즘에 대한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 검출된 손의 위치를 통한 사용자와 컴퓨터간의 인터랙션(Human Computer Interaction, HCI) 과정에서 손의 위치 좌표를 그대로 이용하는 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 제한된 이동 범위 내에서의 손의 위치 정보를 이용하여 컴퓨터상의 포인트를 효율적으로 컨트롤할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 손 위치 검출을 위해 깊이 센서를 이용하였으며 알고리즘의 효율성을 시험하기 위해 사용자의 손 움직임에 따른 포인트의 위치 변화를 관찰하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 추적되는 손의 위치를 이용해 효율적으로 포인트를 컨트롤함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.287-292
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2007
본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.129-132
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2009
컴퓨터의 소형화로 휴대성과 공간의 제약이 없는 컴퓨터 인터페이싱 방법의 필요성이 증가하고 있으며, 이와 관련하여 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)을 위한 제스처 기반의 제어방식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 손동작 인터페이스 구현들은 컴퓨터를 제어하기 위하여 사용방법에 대한 선행학습이 필요하였다. 이 논문은 사용자의 손 모양과 손끝 정보만을 가지고 선행학습이 요구되지 않는 간편한 인터페이스 구현방법을 제안하였다. 이를 위해 1대의 웹캠과 인텔의 오픈소스 영상처리 라이브러리 OpenCv를 사용하였다. 차영상과 화소값 기반의 영상처리과정을 통해 실시간으로 손 영역을 추적하고 이를 이진화 시켰다. 손가락의 움직임도 값이 변하지 않도록 중심모멘트를 설정하여 마우스 커서 움직임을 상대적으로 활용하였다. 상황에 따라 손 끝점을 절대적 좌표로 활용하여 손이 웹캠에서 벋어날 때 움직임을 자연스럽게 연결시켰다. 마지막으로 검지의 움직임 하나 만으로 마우스 클릭 이벤트를 수행함으로써 보다 사용자에게 친숙한 핸드마우스 인터페이스를 구현하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.61-64
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2011
본 논문은 휴대폰 상에서 손(손가락) 동작을 이용한 가상 정보(객체)와의 자연스러운 상호작용을 제공하는 비전 기반 인터페이스를 제안한다. 이 인터페이스는 사용자가 한 손에 휴대폰을 들고 휴대폰의 카메라를 통해서 다른 손의 손바닥을 바라보는 상황을 가정한다. 사용자의 손바닥 위에 가상 객체가 증강되고, 사용자는 자신의 손과 손가락의 움직임을 통해서 가상 객체와 상호작용 할 수 있다. 제안하는 인터페이스는 사용자에게 친숙한 손동작 기반으로 동작하며 추가적인 센서나 마커를 요구하지 않기 때문에, 사용자는 별도의 훈련 과정 없이 원하는 시간과 장소에서 자유롭게 가상 객체와 상호작용 할 수 있다. 일부 시간이 많이 걸리는 처리 과정을 모바일 환경에 맞도록 최적화, 고속화함으로써, 제안하는 인터페이스는 상용화된 휴대폰(Galaxy S2)에서 5fps 로 동작한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.313-314
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2013
최근 TV 와 같은 디스플레이들은 비접촉식 인터랙션에 의해 제어되는 방법을 많이 사용하고 있다. 이를 위한 다양한 방법들 중에서 풀 비전 기반 인터랙션 방법이 사용자에게 가장 자연스러운 접근을 유도한다. 본 논문에서는 이러한 풀 비전 기반 방법으로 같은 시점의 컬러 영상과 적외선 영상을 이용하여 사용자를 인식하고 손 동작을 이용하여 TV 를 제어하는 어플리케이션을 보인다. 이를 위해 적외선 영상과 거리의 관계를 도출하여 어플리케이션에 적용하고 제스쳐 기반으로 TV 를 제어하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.371-373
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2012
본 논문에서는 컬러 영상 기반에서 배경에 강인한 피부 영역 검출 기법을 제안하고 손 인식기법을 활용한 응용프로그램을 제안한다. 코드북 모델[1]을 이용하여 배경/전경을 분리하고, 분리된 전경에서 피부색정보를 이용하여 관심영역을 도출한다. 피부 영역을 검출하기 위한 단계에서는 YCbCr, HSV, LUV 색상 모델의 혼합하여 피부색 후보 영역에 대한 임계구간을 통해 강인한 피부 영역을 분할한다. 분할된 영역을 관심영역으로 설정하고 Kalman filter를 이용하여 영역을 추적한다. 결과적으로 복잡하고 고정된 배경에서 조명에 강인한 피부 영역 분할 및 추적이 가능하며 이를 응용한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.22-25
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2012
본 논문에서는 키보드나 마우스와 같은 인풋 디바이스 없이 손동작만으로 컴퓨터를 조작할 수 있는 차세대 인터페이스인 에어 인터페이스를 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 먼저 적외선 카메라와 적외선 LED를 사용하였고, 또한 적외선의 전반사의 원리를 이용하였다. 이를 통해 획득된 적외선 영상은 다양한 영상처리 기술을 통해 손 영역을 분할, 검출하게 되고, 검출된 정보를 이용하여 다양한 메타포를 구현 하였으며, 최종적으로 개별적인 제어 이벤트에 각각 맵핑되어 컴퓨터를 제어 및 동작하는 과정을 수행하게 된다. 본 연구에서는 손 영역의 검출과 추적, 인식과정 등을 자세히 서술하였으며, 다양한 메타포도 함께 소개가 된다. 그리고 본 연구에서 사용된 기술을 더욱 발전시키면 사회 전반적으로 다양한 부분에서 적극 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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