초록
인간의 시각의 물체를 구분할 수 있는 가장 큰 특징 중의 하나가 색상 정보이므로 본 논문에서는 칼라 정보를 이용하여 손영역을 획득한다. 카메라를 통하여 입력된 영상의 칼라 값은 동일한 물체에 대해서도 조명의 강도와 방향에 따라 변하기 때문에 사전 지식이 없이는 정확한 손영역을 획득하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 손영역을 획득하기 전에 학습단계를 통하여 손색상 모델을 생성한다. 뿐만 아니라 사용자의 움직임에 따른 칼라 값의 변화를 손색상 모델에 반형하기 위하여 칼만필터를 이용한다. 이때, 칼라필터는 다음 시점의 손영역을 예측하여 탐색 공간의 최적화 하므로 시스템의 처리 속도를 향상시킨다. 실험에서는 손영역 획득 모듈을 구현함으로써 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
We extract a hand region by using color information, which is an important feature for human vision
to distinguish objects. Because pixel values in images are changed according to the luminance and lighting
source, it is difficult to extract a hand region exactly without previous knowledge. We generate a
hand skin model at learning stage, and extract a hand region from images by using the model. We also
use a Kalman filter to consider changes of pixel values in a hand skin model. A Kalman filter restricts
a search area for extracting a hand region at next frame also. The validity of the proposed method is
proved by implementing the hand-region acquisition module.