• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.323-326
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• 2014

본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 사용자의 손 모양, 특히 수화를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 손 모양 인식은 손가락 검출과 손 인식으로 크게 2가지로 나눌 수 있다. 손가락 검출을 위해 본 시스템에서는 Distance Transform을 이용하여 손의 뼈대를 검출 하고, Convex Hull을 통해 손가락을 검출하는 방법을 제안한다. 뼈대 검출은 보다 정확한 손가락을 검출할 수 있는 장점이 생긴다. 손 인식에는 손 중심과 손가락의 길이, 손의 축, 손가락의 축, 팔 중심의 위치 등을 이용하여 Decision Tree를 생성하고, 반복적 검사를 통해 인식의 오류율을 줄였다. 실험결과에서는 수화 인식이 성공적으로 잘 인식 되었다는 것을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.847-850
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• 2008

On today, human is going to develop machine by using mutual communication to machine. Including vision - based HCI(Human Computer Interaction), the technique which to recognize finger and to track finger is important in HCI systems, in HCI systems. In order to divide finger, this paper uses more effectively dividing the technique using subtraction which is separation of background and foreground, as well as to divide finger from limited background and cluttered background. In order to divide finger, the finger is recognized to make "Template-Matching" by identified fingertip images. And, identified gestures be compared the tracked gesture after tracking recognized finger. In this paper, after obtaining interest area, not only using subtraction image and template-matching but to perform template-matching in the area. So, emphasis is placed on decreasing perform speed and reaction speed, and we propose technique which is more effectively recognizing gestures.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.34-35
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• 2014

본 논문에서는 손가락 제스처 인식을 위해서 깊이 영상 카메라를 이용하여 손 영역을 추적하고 손가락 끝점을 찾는 방법을 제시하고자 한다. 실시간 영역 추적을 위해 적은 연산량으로 손 영역의 중심점을 검출하고 추적이 가능하여야 하며, 다양한 제스처를 효과적으로 인식하기 위해서는 손 모양에서 손가락을 인식하여야 하기 때문에 손가락 끝점을 찾는 방법도 함꼐 제시하고자 한다. 또한 손가락이 정확히 검출되었는지를 확인하기 위해서 손가락의 이동과 손가락의 클릭 제스처를 마우스에 연동하여 검출 결과를 테스트 하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.4
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• pp.275-284
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• 2008

With increases in recent security requirements, biometric technology such as fingerprints, faces and iris recognitions have been widely used in many applications including door access control, personal authentication for computers, internet banking, automatic teller machines and border-crossing controls. Finger vein recognition uses the unique patterns of finger veins in order to identify individuals at a high level of accuracy. This paper proposes new device and methods for touchless finger vein recognition. This research presents the following five advantages compared to previous works. First, by using a minimal guiding structure for the finger tip, side and the back of finger, we were able to obtain touchless finger vein images without causing much inconvenience to user. Second, by using a hot mirror, which was slanted at the angle of 45 degrees in front of the camera, we were able to reduce the depth of the capturing device. Consequently, it would be possible to use the device in many applications having size limitations such as mobile phones. Third, we used the holistic texture information of the finger veins based on a LBP (Local Binary Pattern) without needing to extract accurate finger vein regions. By using this method, we were able to reduce the effect of non-uniform illumination including shaded and highly saturated areas. Fourth, we enhanced recognition performance by excluding non-finger vein regions. Fifth, when matching the extracted finger vein code with the enrolled one, by using the bit-shift in both the horizontal and vertical directions, we could reduce the authentic variations caused by the translation and rotation of finger. Experimental results showed that the EER (Equal Error Rate) was 0.07423% and the total processing time was 91.4ms.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.10
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• pp.1967-1972
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• 2016

This paper defines a distance graph for a hand region in a depth image and proposes an algorithm detecting finger using it. The distance graph is a graph expressing the hand contour with angles and Euclidean distances between the center of palm and the hand contour. Since the distance graph has local maximum at fingertips' position, we can detect finger points and recognize the number of them. The hand contours are always divided into 360 angles and the angles are aligned with the center of the wrist as a starting point. And then the proposed algorithm can well detect fingers without influence of the size and orientation of the hand. Under some limited recognition test conditions, the recognition test's results show that the recognition rate is 100% under 1~3 fingers and 98% under 4~5 fingers and that the failure case can also be recognized by simple conditions to be available to add.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1464-1466
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• 2015

개인 인증을 위한 바이오인식 방법으로 홍채, 지문, 정맥 인식 등이 널리 사용되고 있다. 하지만 별도의 센서가 필요한 방법들이므로 스마트폰에서 활용하기에 적절하지 않다. 본 논문에서는 엄지손가락 특징을 이용한 새로운 바이오 인식방법을 제안한다. 엄지손가락을 이용한 바이오 인식 방법은 손가락을 촬영하여 영상정보를 획득하는 단계, 영상의 크기와 방향, 밝기를 정규화 하는 단계, 영상 정보로부터 손가락 경계, 손톱 모양, 마디 주름 등의 특징을 검출하는 단계를 포함한다. 제안하는 방법은 카메라가 장착된 스마트기기에서 별도의 센서 추가 없이 개인 인증을 위한 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.361-364
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• 2002

본 논문에서는 일반적인 문서를 CCD 카메라로 입력 받은 후, 사용자가 원하는 영역을 손가락으로 선택하면, 손 인식 알고리즘을 적용하여 사용자의 손가락 움직임을 검출하고, 손가락으로 선택되어진 영역을 인식한 후, 선택되어진 영역으로 카메라를 이동시켜 획득된 영상을 문자 인식 가능한 크기로 확대/축소하며, 확대된 영상에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다 최종적으로 사용자가 이 시스템의 존재를 인지하지 못할 만큼 자연스럽게 사용할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.12
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• pp.517-523
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• 2012

Biometrics is a study of identifying individual by using the features of human body. It has been studied for an alternative or complementary method for the classical method based on password, ID card, etc. In comparison with the fingerprint, iris, ear, palmprint, finger-knuckle print has been recently studied. This paper proposes an effective method for recognizing finger-knuckle print based on the feature of Gradient orientation. The main features of finger-knuckle print are the size and direction of winkles. In order to extract these features stably, we make a feature vector consisted of Gradient orientations after the preprocessing of enhancing non-uniform brightness and low contrast. Total 790 images acquired from 158 persons have been used at the experiment for evaluating the performance of the proposed method. The experimental results show the recognition rate of 99.69% and the relatively high decidability index of 1.882. These results demonstrate that the proposed method is effective in recognizing finger-knuckle print.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.11
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• pp.859-865
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• 2010

In this paper, a new method for finger vein recognition is proposed. Researchers are recently interested in the finger vein recognition since it is a good way to avoid the forgery in finger prints recognition and the inconveniences in obtaining images of the iris for iris recognition. The vein images are processed to obtain the line shaped vein images through the local histogram equalization and a thinning process. This thinned vein images are processed for matching, using a new matching algorithm, named HS(HeeSung) matching algorithm. This algorithm yields an excellent recognition rate when it is applied to the curve-linear images processed through a thinning or an edge detection. In our experiment with the finger vein images, the recognition rate has reached up to 99.20% using this algorithm applied to 650finger vein images(130person ${\times}$ 5images each). It takes only about 60 milliseconds to match one pair of images.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.127-128
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• 2020

다양한 장치와 상황을 인식하여 사람에게 필요한 장치를 제어하는 기술 중 사람의 모션 인식을 활용한 응용과 서비스가 증가하고 있다. 이러한 기술들은 카메라를 이용하여 사람의 모션을 캡처하는 방식과 센서를 이용하여 상황을 유추하는 방식이 대표적이다. 그러나 사람의 모션을 인식하는 기존의 방식들은 큰 단위 움직임을 추적하기 때문에 드론제어와 같이 섬세하면서도 시간적으로 효과적인 작업이 필요한 응용 분야에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 사람의 손가락 동작을 기반으로 드론의 정밀하면서도 간편한 제어가 가능한 모션 인식 체계를 설계한다. 손가락 모션 인식 기반의 드론제어는 드론 축구 등과 같이 신속성과 정밀성이 필요한 분야의 서비스로 확장될 수 있다.