DOI QR코드

DOI QR Code

Implement of Hand Gesture Interface using Ratio and Size Variation of Gesture Clipping Region

제스쳐 클리핑 영역 비율과 크기 변화를 이용한 손-동작 인터페이스 구현

  • Choi, Chang-Yur (School of Computer Information Engineering, Sangji University) ;
  • Lee, Woo-Beom (School of Computer Information Engineering, Sangji University)
  • 최창열 (상지대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 이우범 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)
  • Received : 2012.10.30
  • Accepted : 2013.02.08
  • Published : 2013.02.28

Abstract

A vision based hand-gesture interface method for substituting a pointing device is proposed in this paper, which is used the ratio and size variation of Gesture Region. Proposed method uses the skin hue&saturation of the hand region from the HSI color model to extract the hand region effectively. This method can remove the non-hand region, and reduces the noise effect by the light source. Also, as the computation quantity is reduced by detecting not the static hand-shape recognition, but the ratio and size variation of hand-moving from the clipped hand region in real time, more response speed is guaranteed. In order to evaluate the performance of the our proposed method, after applying to the computerized self visual acuity testing system as a pointing device. As a result, the proposed method showed the average 86% gesture recognition ratio and 87% coordinate moving recognition ratio.

본 논문에서는 UI 시스템에서 포인팅 장비를 대신할 수 있는 컴퓨터 비전 기반의 제스쳐 형상의 영역 비율과 크기 변화 특징을 이용한 손-동작 인터페이스를 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 손 영역 검출을 위해서 HSI 컬러 모델을 기반으로 손 영역의 피부 색상(Hue)과 채도(Saturation) 값을 혼합하여 적용함으로서 제스쳐 인식에 있어서 손 영역 이외의 피부색 영역을 제거할 수 있으며, 빛에 의한 잡음 영향을 줄이는데 효과적이다. 또한 제시되는 제스쳐의 정적인 포즈 인식이 아닌 실시간으로 변화하는 제스쳐 클리핑 영역에서의 손 영역 화소 비율과 크기 변화를 검출함으로써 계산량을 줄일 수 있으며, 보다 빠른 응답 속도를 보장한다. 제안한 컴퓨터 비전 기반의 포인팅 인터페이스는 우리가 이전 연구에서 구현한 자가 시력 측정 시스템에서 독립적인 포인팅 인터페이스로 적용한 결과, 평균적으로 86%의 제스쳐 인식률과 87%의 좌표이동 인식률을 보여 포인팅 인터페이스로의 활용도를 보였다.

Keywords

References

  1. R. Z. Khan and N. A. Ibraheem, "Survey on Gesture Recognition for Hand Image Posture", Computer and Information Science Vol. 5(3), pp. 110-121, 2012.
  2. S. Mitra and T. Acharya, "Gesture Recognition: A Survey", IEEE Trans. on SMC Vol. 37(3), pp. 311-324, 2007.
  3. Changyur Choi and Woobeom Lee, "A Self Visual-Acuity Testing System based on the Hand-Gesture Recognition by the KS Standard Optotype", Journal of The Institute of Signal Processing and Systems, Vol. 11(4), pp. 303-309, 2010.
  4. A.R. Smith, "Color Gamut Transform Pairs", SIGGRAPH 78, pp. 12-19, 1978.
  5. Gary R. Bradski and Santa Clara, "Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface", Intel Technology Journal Q2, pp. 1-15, 1998.
  6. Fu Chang, Chun-Jen Chen, Chi-Jen Lu, "A Linear-Time Component-Labeling Algorithm Using Contour Tracing Technique", Computer Vision and Image Understanding, Vol. 93(2), pp. 206-220, 2004. https://doi.org/10.1016/j.cviu.2003.09.002
  7. Intel. Open source computer vision library: Reference manual. 2001.
  8. P. Garg, N. Aggarwal, S. Sofat, "Vision Based Hand Gesture Recognition", World Academy of Science, Engineering and Technology 49, 2009.
  9. G. R. S. Murthy and R. S. Jadon, "A Review of Vision based Hand Gestures Recognition", International Journal of Info. Tech. and Knowl. Mang. Vol. 2(2), pp. 405-410, 2009.
  10. X. Shen, etc., "Dynamic hand gesture recognition: An exemplar-based approach from motion divergence fields", Image and Vision Computing 30, pp. 227-235, 2012. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2011.11.003
  11. V. A. Prisacariu and I. Reid, "3D hand tracking for human computer interaction", Image and Vision Computing 30, pp. 236-250, 2012. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2012.01.003

Cited by

  1. Implement of Finger-Gesture Remote Controller using the Moving Direction Recognition of Single vol.13, pp.4, 2013, https://doi.org/10.7236/JIIBC.2013.13.4.91