본 논문은 지능로봇의 동작을 제어하기 위해 비전기반의 실시간 수신호를 PCA 및 BP 알고리즘을 이용한 인식시스템을 제안하였다. 수신호 인식은 PCA 알고리즘을 이용한 전처리 단계와 BP 알고리즘을 이용한 인식의 두 단계로 구성한다. PCA 알고리즘은 데이터 분석을 위해 다차원 데이터 집합을 보다 낮은 차원으로 감소시키기 위해 사용되는 기술로 주어진 수신호의 특징인 투영 벡터를 계산하기 위하여 적용되었고, BP 알고리즘은 병렬 구조를 가지고 있으므로 병렬 분산처리가 가능하고, 처리 속도가 빠르므로 PCA로부터 훈련된 고유 수신호를 학습시켜 수신호를 실시간으로 인식한다. 실험에서는 10종류의 수신호를 PCA 알고리즘만을 사용한 경우와 제안한 PCA 및 BP 알고리즘을 사용한 경우와 인식률을 비교하여 제안한 알고리즘이 우수하다는 것을 보였다.
최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 지금까지, 오로지 지문 인식만이 다른 생체 인식에 비해 확인과 식별 시스템들이 더 정교하고, 비싼 취득 인터페이스들과 인식 과정을 필요로 하기 때문에 온라인 보안 검사를 위하여 한정된 성공을 보았다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어질 수 있다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 30개의 특징 데이터를 가진다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-Geometry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다.
본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.
감시 및 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 효율적인 알고리즘 및 시스템에 대한 개발이 활발하다. 본 논문에서는 물체를 연속적으로 추적하기 위해 다중 카메라 간의 hand-off 기술을 제안한다. 먼저 움직이는 물체의 검출을 위한 몇 가지 단계의 전처리 과정을 거친다. 그리고 나서 검출된 영역들 간의 상관관계를 파악하기 위해 물체를 가장 잘 검출 한 주 카메라를 선택하고 이동 경로에 따른 다음 주 카메라를 예측한다. 예측된 카메라 정보와 칼라 정보 등을 이용해서 동일 물체를 추적하고 있음을 확인한다. 실험 결과는 움직이는 특정 물체에 대해 주 카메라가 어떻게 변해 가는지를 보여준다.
The sign language is a method of communication for deaf person. For sign communication, sign language and manual alphabet are used continuously. In this paper is proposed a system which recognize Korean sign language(KSL) and Korean manual alphabet(KMA) continuously. For recognizing KSL and KMA, basic elements for sign language, namely, the 14 hand directions, 23 hand postures, and 14 hand orientations are used. At first, this system recognize current motion state using speed and change of speed in motion by state automata. Using state, basic element classifiers using Fuzzy Min-Max Neural Network and Fuzzy Rule are executed. Meaning of signed gesture is selected by using basic elements which was recognized.
In this paper, we present a real-time hand gesture recognition system that controls motion of a human avatar based on the pre-defined dynamic hand gesture commands in a virtual environment. Each motion of a human avatar consists of some elementary motions which are produced by solving inverse kinematics to target posture and interpolating joint angles for human-like motions. To overcome processing time of the recognition system for teaming, we use a Fuzzy Min-Max Neural Network (FMMNN) for classification of hand postures
Kim Young-Tak;Kim Soo-Jong;Lee Chang-Gyu;Kim Gwan-Hyung;Kang Sung-In;Lee Jae-Hyun;Tack Han-Ho;Lee Sang-Bae
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권3호
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pp.247-254
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2006
Biometrics are getting more and more attention in recent years for security and other concerns. So far, only fingerprint recognition has seen limited success for on-line security check, since other biometrics verification and identification systems require more complicated and expensive acquisition interfaces and recognition processes. Hand-Geometry can be used for biometric verification and identification because of its acquisition convenience and good performance for verification and identification performance. It could also be a good candidate for online checks. Therefore, this paper proposes a Hand-Geometry recognition system based on geometrical features of hand. From anatomical point of view, human hand can be characterized by its length, width, thickness, geometrical composition, shapes of the palm, and shape and geometry of the fingers. This paper proposes thirty relevant features for a Hand-Geometry recognition system. This system presents verification results based on hand measurements of 20 individuals. The verification process has been tested on a size of $320{\times}240$ image, and result of the verification process have hit rate of 95% and FAR of 0.020.
본 논문에서는 손짓을 이용하여 로봇에게 명령을 내릴 때, 사용자의 여러 가지 손짓 중 의미 있는 동작을 추출하기 위한 방법을 제시한다. 로봇에게 명령을 내릴 때, 사람들의 손짓은 준비동작, 본 동작, 마무리 동작으로 구분할 수 있다. 여기에서 본 동작이 로봇에게 명령을 전달하는 의미 있는 동작이고 다른 동작은 그 동작을 위한 의미 없는 보조 동작이다. 따라서 연속적인 손짓에서 본 동작만을 추출해야 한다. 또한 사람들은 무위식적으로 손을 움직일 수 있는데 이러한 동작들 역시 의미가 없는 동작으로 로봇이 판단하여야 한다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용하여 획득한 거리영상에서 사람의 골격자료를 획득하여 손을 추출하고, 칼만필터를 이용하여 손의 위치를 추적하면서 의미 있는 손동작과 의미 없는 손동작을 구분하고 은닉 마코프 모델을 이용하여 손짓을 인식한다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.4-12
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1996
This keynote presentation covers the subject of intelligent systems development for monitoring and control in various NASA space applications. Similar intelligent systems technology also has applications in terrestrial commercial applications. Discussion will be given of the general approach of intelligent systems and description given of intelligent systems under prototype development for possible use in Space Shuttle Upgrade, in the Experimental Crew Return. Vehicle, and in free-flying space robotic cameras to provide autonomy to these spacecraft with flexible human intervention, if desired or needed. Development of intelligent system monitoring and control for regenerative life support subsystems such as NASA's human rated Bio-PLEX test facility is also described. A video showing two recent world's firsts in real-time vision-guided robotic arm and hand grasping of tumbling and translating complex shaped objects in micro-gravity will also be shown.
In this paper, we describe how to represent lower case hand-written English alphabets by a sequence of two to seven fuzzy sets. Each fuzzy set represents an arc segment of the character and each arc segment is assumed to be a part of an ellipse. The part of an ellipse is defined by five quantities: its short and long radii, its orientation angle, whether it is a part of the lower half or the upper half and whether it is the full half or a part of a half. Hence, we use the Cartesian product of five fuzzy sets to represent each arc segment. We show that this representation is a translation, rotation, and scaling invariant and that it can be used to generate the hand-written English alphabets. The representation we describe is different from the one proposed earlier by the author and when compared with the previous representation, the one described in this paper simulates more closely the behavior of how one writes English characters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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