Journal of the Institute of Convergence Signal Processing (융합신호처리학회논문지)

The Korea Institute of Convergence Signal Processing (한국융합신호처리학회)
권호 표지

Implementation of Finger-Gesture Game Controller using CAMShift and Double Circle Tracing Method

CAMShift와 이중 원형 추적법을 이용한 손 동작 게임 컨트롤러 구현

  • 이우범 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)
  • Received : 2014.04.10
  • Accepted : 2014.05.02
  • Published : 2014.04.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

A finger-gesture game controller using the single camera is implemented in this paper, which is based on the recognition of the number of fingers and the index finger moving direction. Proposed method uses the CAMShift algorithm to trace the end-point of index finger effectively. The number of finger is recognized by using a double circle tracing method. Then, HSI color mode transformation is performed for the CAMShift algorithm, and YCbCr color model is used in the double circle tracing method. Also, all processing tasks are implemented by using the Intel OpenCV library and C++ language. In order to evaluate the performance of the proposed method, we developed a shooting game simulator and validated the proposed method. The proposed method showed the average recognition ratio of more than 90% for each of the game command-mode.

본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 검지 손가락 움직임과 손가락 개수의 인식을 기반으로 하는 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스는 검지 손가락 끝점의 위치 추적을 위해서 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하고, 손가락 개수 인식을 위해서는 손 영역의 중심으로부터 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용한다. 이때 성능 향상을 위해서 RGB 입력 영상에 대해서 CAMShift 알고리즘 적용에는 HSI 컬러모델을 이중 원형 추적을 위해서는 YCbCr 컬러모델을 사용한다. 또한 인텔사의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 사격 시뮬레이터 게임을 제작하여 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스의 성능을 평가하고 사용자 명령 컨트롤러로서의 유효성을 검증하였다. 그 결과 각 게임 컨트롤 모드별 평균 90% 이상의 인식률을 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, No. 3, pp. 110-121, 2012.
  2. Hasan, M. M., Mishra, P. K. "Brightness factor matching for gesture recognition system using scaled normalization", International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT), Vol. 3, No. 2, pp. 35-46, 2011. https://doi.org/10.5121/ijcsit.2011.3203
  3. S. Mitra and T. Acharya, "Gesture Recognition: A Survey", IEEE Trans. on SMC Vol. 37, No. 3, pp. 311-324, 2007.
  4. Y. Cheng, "Mean shift, mode seeking, and clustering", IEEE Trans. PAMI, 17:790-799, 1995. https://doi.org/10.1109/34.400568
  5. Intel Corporation, Open Source Computer Vision Library Reference Manual, 123456-001, 2001.
  6. Bradski, G. R. "Computer vision face tracking for use in a perceptual user interface", Intel Technology Journal, 2nd Quarter, 1998.
  7. A. R. Smith, "Color Gamut Transform Pairs", SIGGRAPH 78, pp. 12-19, 1978.
  8. John G. Allen, Richard Y. D. Xu , Jesse S. Jin, "Object tracking using CamShift algorithm and multiple quantized feature spaces", Proceeding VIP '05 Proceedings of the Pan-Sydney area workshop on Visual information processing, Australian Computer Society, pp. 3-7, 2004.
  9. M. S. Jang and W. B. Lee,"Implement of Finger-Gesture Remote Controller using the Moving Direction Recognition of Sing Shape", The Journal of The IIBC, Vol. 13, No.4, pp. 91-97, 2013.
  10. R. M. Haralick, et al, "Image analysis using mathematical morphology", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 9, No.4, pp. 532-550, 1987.