오늘날 컴퓨터의 사용이 대중화 되면서 키보드나 마우스와 같은 기존의 사용자 인터페이스에 비해 보다 편리하고 자연스러운 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 최근 마이크로소프트의 동작 인식 모듈인 키넥트에 대한 관심이 높아지고 있다. 키넥트는 내장된 센서를 통해 신체의 주요 관절의 움직임 및 깊이 정보를 인식할 수 있으며 내장 마이크를 통해 간단한 음성인식도 가능하다. 본 논문에서는 OpenCV 라이브러리를 키넥트에 접목하여, 키넥트의 깊이 데이터, skeleton tracking, labeling 알고리즘으로 손 영역 추출 및 움직임의 정보를 인식하여 가상 마우스와 가상 키보드를 구현하고, 음성인식을 통해 기존 입력 장치의 기능을 구현하는 것을 목표로 한다.
Yang, Seung Tae;Seo, Jung Woo;Kim, Dae Hyeok;Kang, Dong Won;Choi, Jin Seung;Tack, Gye Rae
한국운동역학회지
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제26권4호
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pp.391-396
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2016
Objective: This study aimed to evaluate and identify variables for the standing balance of elderly subjects with different balancing abilities by using Kinect and Wii Balance Board. Method: The Berg Balance Scale (BBS) test was performed in 40 elderly subjects aged ${\geq}65years$ who can perform daily activities. The participants were divided into two groups, the healthy seniors (n = 20, BBS score ${\geq}52$) and the seniors with balancing problems (n = 20, BBS score < 52). Each group performed two standing tests (eyes open and eyes close) with two devices (Kinect and Wii Balance Board). The root mean square (RMS), mean distance (MDIST), range of distance (ROD), mean velocity, and 95% ellipse area were calculated from the measured data. Results: Among the calculated variables, RMS, MDIST, and ROD in the mediolateral direction showed significant differences between the two groups and a negative correlation with BBS scores. Conclusion: The results of the present study show that simple standing balance of the elderly can be measured with Kinect and Wii Balance Board, which are low-cost, easy to carry, and easy to use, by using the selected variables.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3136-3150
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2015
A vision-based 3D tracking of articulated human hand is one of the major issues in the applications of human computer interactions and understanding the control of robot hand. This paper presents an improved approach for tracking and recovering the 3D position and orientation of a human hand using the Kinect sensor. The basic idea of the proposed method is to solve an optimization problem that minimizes the discrepancy in 3D shape between an actual hand observed by Kinect and a hypothesized 3D hand model. Since each of the 3D hand pose has 23 degrees of freedom, the hand articulation tracking needs computational excessive burden in minimizing the 3D shape discrepancy between an observed hand and a 3D hand model. For this, we first created a 3D hand model which represents the hand with 17 different parts. Secondly, Random Forest classifier was trained on the synthetic depth images generated by animating the developed 3D hand model, which was then used for Haar-like feature-based classification rather than performing per-pixel classification. Classification results were used for estimating the joint positions for the hand skeleton. Through the experiment, we were able to prove that the proposed method showed improvement rates in hand part recognition and a performance of 20-30 fps. The results confirmed its practical use in classifying hand area and successfully tracked and recovered the 3D hand pose in a real time fashion.
체감형 스포츠 게임은 모션 센서나 카메라 등을 활용하여 신체 움직임을 기반으로 운동하는 게임으로 게임을 즐기면서 체력 향상 등 운동 효과를 얻을 수 있다. 기존 연구에서 체감형 스포츠 게임 관련하여 사용성 평가 등 다양한 분야의 연구들이 진행되었다. 하지만 아직까지 체감형 스포츠 게임을 개인플레이 또는 팀플레이 할 때 사용자들에게 어떻게 운동 효과를 미치는 지 논의가 없었다. 따라서 본 연구에서는 개인플레이와 팀플레이가 가능한 닌텐도 스위치 게임을 이용하여 사용자의 ECG(Electrocardiogram) 심전도 정보와 키넥트 센서의 골격 정보를 측정하여 사용자의 운동 효과를 비교 분석하였다. 본 논문에서는 실험 설계와 방법 그리고 심전도와 키넥트 기반의 정량적 측정 결과와 실험 후 주관적인 설문조사에 대한 분석 결과를 토론한다.
This work presents an IR-based system for parking assistance and obstacle detection in the automotive field that employs the Microsoft Kinect camera for fast 3D point cloud reconstruction. In contrast to previous research that attempts to explicitly identify obstacles, the proposed system aims to detect "reachable regions" of the environment, i.e., those regions where the vehicle can drive to from its current position. A user-friendly 2D traversability grid of cells is generated and used as a visual aid for parking assistance. Given a raw 3D point cloud, first each point is mapped into individual cells, then, the elevation information is used within a graph-based algorithm to label a given cell as traversable or non-traversable. Following this rationale, positive and negative obstacles, as well as unknown regions can be implicitly detected. Additionally, no flat-world assumption is required. Experimental results, obtained from the system in typical parking scenarios, are presented showing its effectiveness for scene interpretation and detection of several types of obstacle.
In this paper, we present an algorithm for the analysis of poses while playing table-tennis using action recognition. We use Kinect as the 3D sensor and 3D skeleton data provided by Kinect for further processing. We adopt a spherical coordinate system and feature selected using k-means clustering. We automatically detect the starting and ending frame and discriminate the action of table-tennis into two groups of forehand and backhand swing. Each swing is modeled using HMM(Hidden Markov Model) and we used a dataset composed of 200 sequences from two players. We can discriminate two types of table tennis swing in real-time. Also, it can provide analysis according to similarities found in good poses.
IT 산업이 발달함에 따라 무인화 시스템 역시 발달하고 있다. 또한 인간의 수명이 늘어나면서 삶의 질을 보다 높이기 위한 활동을 중요시 여기고 있다. 따라서 일반인뿐만이 아닌 노인이나 장애인도 주변의 도움 없이 운동을 가능케 하여 삶의 질을 높일 수 있는 프로그램 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 두 가지에 초점을 맞추어 본 논문에서는 Kinect를 이용하여 실시간으로 팔운동을 감지하는 방법을 제안한다. Kinect를 통해 사람을 구별해 낸 뒤 팔만을 감지하게 된다. Kinect를 통해 얻어지는 실시간 영상으로 팔이 움직이는 각도를 계산하기 위해 팔의 point를 찾아낸다. 팔이 구부러진 정도와 펴진 정도를 실시간으로 계산하여 사용자에게 보여주고, 횟수 또한 사용자가 별도의 count 작업을 하지 않더라도 화면에 보일 수 있도록 하였다.
키넥트(Kinect) 센서를 이용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히, 키넥트 센서는 2차원 칼라 영상 뿐만 아니라 2차원의 깊이(depth) 정보를 제공하므로 그 활용가치가 높다고 볼 수 있다. 현재 주목받고 있는 분야는 제어시스템 분야를 들 수 있으며, 인체 모션을 이용하여 특정 명령을 수행하거나 기계의 움직임을 제어할 수 있도록 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 센서를 이용하여 윈도우즈 운영체제의 키보드와 마우스를 하나로 통합하고 Window7 기반의 응용프로그램을 제어할 수 프로그램을 설계하여 다양한 입력 모션에 대한 패턴인식을 통하여 3차원 입력장치의 구현을 키넥트 기반으로 실현 가능한 것을 제시하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권6호
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pp.551-560
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2023
Recently, there has been significant research into the recognition of human activities using three-dimensional sequential skeleton data captured by the Kinect depth sensor. Many of these studies employ deep learning models. This study introduces a novel feature selection method for this data and analyzes it using machine learning models. Due to the high-dimensional nature of the original Kinect data, effective feature extraction methods are required to address the classification challenge. In this research, we propose using the first four moments as predictors to represent the distribution of joint sequences and evaluate their effectiveness using two datasets: The exergame dataset, consisting of three activities, and the MSR daily activity dataset, composed of ten activities. The results show that the accuracy of our approach outperforms existing methods on average across different classifiers.
마이크로소프트에서 개발한 키넥트(kinect)는 엑스박스(XBox) 게임 컨트롤러로 사용하는 장비이며 이 센서를 이용하여 사용자의 인체 행동을 인식하여 게임을 진행할 수 있는 센서 시스템이다. 또한 윈도우 환경에서 키넥트를 활용하여 다양한 응용 프로그램 개발을 할 수 있도록 SDK를 제공하고 있다. 현대사회에서 각종 범죄가 늘어남에 따라서 CCTV의 운용이 늘어나고 있으며 지정된 구역을 감시하는데 다양한 영상 장비들과 프로그램이 운용하고 있다. 시장에 판매되고 있는 CCTV 장비들 중에서 사람 추적기능을 가능 제품은 가격이 대부분 고가이다. 또한 야간에서는 사람의 감지가 힘들다. 본 연구에서는 키넥트의 골격 추적기능과 음성인식 기능을 활용하여 실시간 영상 녹화 프로그램을 개발하고자 하며, 개발된 프로그램은 키넥트 센서로 영상을 실시간 녹화하고 침입자에 대한 움직임을 자동 추적하여 녹화하는 DVR 시스템을 제안하고자 한다. 또한 야간에서는 깊이(Depth) 영상을 이용하여 인물을 인식과 추적을 한다. 궁극적으로 키넥트 센서(Kinect Sensor)의 CCTV기능에 대한 활용성을 연구하는데 목적을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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