Recently immersive virtual reality (VR) becomes popular due to the advanced development of I/O interfaces and related SWs for effectively constructing VR environments. In particular, natural and intuitive manipulation of 3D virtual objects is still considered as one of the most important user interaction issues. This paper presents a comparative study on the manipulation and interaction of 3D virtual objects using different interfaces and interactions in three VR environments. The comparative study includes both quantitative and qualitative aspects. Three different experimental setups are 1) typical desktop-based VR using mouse and keyboard, 2) hand gesture-supported desktop VR using a Leap Motion sensor, and 3) immersive VR by wearing an HMD with hand gesture interaction using a Leap Motion sensor. In the desktop VR with hand gestures, the Leap Motion sensor is put on the desk. On the other hand, in the immersive VR, the sensor is mounted on the HMD so that the user can manipulate virtual objects in the front of the HMD. For the quantitative analysis, a task completion time and success rate were measured. Experimental tasks require complex 3D transformation such as simultaneous 3D translation and 3D rotation. For the qualitative analysis, various factors relating to user experience such as ease of use, natural interaction, and stressfulness were evaluated. The qualitative and quantitative analyses show that the immersive VR with the natural hand gesture provides more intuitive and natural interactions, supports fast and effective performance on task completion, but causes stressful condition.
본 논문은 차량 내 AVN(Audio Video Navigation)에서 차량정보 분석과 제스처 인식이 가능한 소프트웨어 구조를 설계하고 구현 방법을 서술한다. 설계된 소프트웨어는 차량정보 분석을 위해 CAN(Controller Area Network) 통신 데이터 분석 모듈을 구현하여 차량의 주행 상태를 분석했다. AVN 소프트웨어는 분석된 정보를 웨어러블 디바이스의 제스처 정보와 융합토록 했다. 도출된 융합정보는 운전자의 명령 수행 단계로 매칭하고 서비스를 지원하는데 사용됐다. 설계된 AVN 소프트웨어는 기성 제품과 유사한 환경의 HW 플랫폼 상에 구현되어 차량 주행 상황과 동일하게 모사된 상황에서의 차량정보분석, 제스처 인식 수행 등의 기능을 지원함을 확인했다.
This paper presents a method for computer-assisted slide presentation using vision-based gesture recognition. The proposed method consists of a sequence of steps, first detecting a hand in the scene of projector beam, then estimating the smooth trajectory of a hand or a pointing finger using Kalman Filter, and finally interfacing to an application system. Additional slide navigation control includes moving back and forth the pages of the presentation. The proposed method is to help speakers for an effective presentation with natural improved interaction with the computer. In particular, the proposed method of using finger pointing is believed to be more effective than using a laser pointer since the hand, the pointing or finger are more visible and thus can better grab the attention of the audience.
본 논문에서는 손 제스처 인식에 필요한 특징 추출을 위하여 손가락의 개수뿐만 아니라 붙어있는 손가락 판별까지 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 컬러모델 기반의 피부색 범위 필터와 레이블링을 통하여 입력 영상에서 손 영역을 검출하고, 외곽선 및 특징점과 이들로부터 추출한 곡률 정보를 이용해 펴진 손가락의 개수 및 붙어있는 손가락 판별을 통한 특징을 추출하여 다양한 손 제스쳐를 인식한다. 실험결과 인식률과 처리 가능 프레임 레이트(frame rate)는 기존 알고리즘과 유사하였지만, 추출된 특징을 가지고 정의할 수 있는 제스처의 경우의 수는 기존 알고리즘보다 약 4배 정도 많아 훨씬 더 다양한 제스처를 인식할 수 있음을 알 수 있었다.
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.
영상을 통한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아 있다. 특히, 인간의 움직임을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 영상을 통해 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 영상에서의 움직임 추출, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이전에 연구된 움직임 추출 방법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 은닉 마코프 모델을 통해 동정된 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 감정 인식 시스템의 성능을 확인하였다.
영상을 통한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 움직임을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 영상을 통해 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 영상에서의 움직임 추출, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에는 이전에 연구된 움직임 추출 방법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 은닉 마르코프 모델을 통해 동정된 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 감정 인식 시스템의 성능을 확인하였다.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.153-156
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2005
Skin region detection in images is an important process in many computer vision applications targeting humans such as hand gesture recognition and face identification. It usually starts at a pixel-level, and involves a pre-process of color spae transformation followed by a classification process. A color space transformation is assumed to increase separability between skin classes and other classes, to increase similarity among different skin tones, and to bring a robust performance under varying imaging conditions, without any complicated analysis. In this paper, we examine if the color space transformation actually brings those benefits to the problem of skin region detection on a set of human hand images with different postures, backgrounds, people, and illuminations. Our experimental results indicate that color space transfomation affects the skin detection performance. Although the performance depends on camera and surround conditions, normalized [R, G, B] color space may be a good choice in general.
This paper presents a system which recognizes dynamic hand gestures for virtual reality(VR). A dynamic hand gesture is a method of communication for a computer and human who uses gestures, especially both hands and fingers. Since the human hands and fingers are not the same in physical dimension, the same form of a gestrue produced by two persons with their hands may not have the same numerical values which are obtained through electronic sensors. In this paper, we apply a fuzzy min-max neural network and feature analysis method using fuzzy logic for on-line pattern recognition.
Human-hand gestures have been used a means of communication among people for a long time, being interpreted as streams of tokens for a language. The signed language is a method of communication for hearing impaired person. Articulated gestures and postures of hands and fingers are commonly used for the signed language. This paper presents a system which recognizes the korean sign language (KSL) and translates the recognition results into a normal korean text and sound. A pair of data-gloves are used a sthe sensing device for detecting motions of hands and fingers. In this paper, we propose a dynamic gesture recognition mehtod by employing a fuzzy feature analysis method for efficient classification of hand motions, and applying a fuzzy min-max neural network to on-line pattern recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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