The relationship between morphological characteristics and sensibility of hands for beautiful hands were investigated for college woman in early twenties. Hand Emotional Quotient (HEQ) which is classified as 10 grades was newly suggested as one of the sensibility evaluation methods for the beautiful hands and was applied to assess the qualitative and quantitative relationships between morphological characteristics and HEQ. The factors influenced on the HEQ were in order as width-length ratio of hands, finger length-hand length and finger width-hand length ratios. Otherwise the influences of hand length-nail length and finger length-nail length ratios on HEQ were insignificant. The longer length of hand, finger, and nail and the narrower width of hand and finger, the higher HEQ hands get. In conclusion, it is found that all morphologic characteristics of hands influenced on the sensitivity synthetically. The data constructed on the hand's sensibility is very useful for various beauty products and service areas related to hands.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.501-504
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2007
본 논문은 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 효과적으로 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 컴퓨터의 상호작용 연구가 활발해짐에 따라 컴퓨터가 인간의 행동을 얼마나 정확히 인식할 수 있느냐에 대한 연구는 끊임없이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 손영상에 대하여 색상(Hue)과 채도(Saturation)를 이용한 컬러모델을 기반으로 조명의 영향을 줄이며 손의 영역을 추출하고, 특히, 팔영역을 포함한 손영역이 촬영된 영상에서 손목 이후 부분을 제외한 손 영역만을 추출하도록 하였다. 손 형태를 인식하기 위하여 손 영역으로부터 손의 특징을 18 개의 특징값으로 표현하였고, 이를 통해 학습된 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 인식하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.585-588
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2008
This paper proposes hand gesture recognition using shape similarity method. For this, we require two steps which are aquisition of Hand area and similarity evaluation. First step is extracting hand area using YCbCr color spare. Then eliminate noise through filter and analyzing histogram. For doing this, we ran measure similarity of hand gesture by applying TSR after getting contour. Finally, we utilize shape similarity for recognizing of hand gesture.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.211-213
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2010
본 논문에서는 형태학적 처리 방법과 8 방향 윤곽선 추적을 이용하여 손금을 추출하는 방법을 제안한다. YCbCr컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 임계치를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 손 영상에서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서 블록 이진화 기법을 이용하여 이진화한 후에 가로와 세로가 각각 10픽셀 이상이고 20픽셀 이하인 손금의 형태학적 정보를 이용하여 잡음 및 손의 윤곽선을 제외한 손금을 추출한다. 추출된 손금에서 Labeling 기법을 이용하여 개별 손금의 중요선을 추출한다. 핸드폰 카메라에서 획득한 손바닥 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 손금 추출에 효율적인 것을 확인할 수 있었다.
In this paper, we present a robust hand recognition approach to sudden illumination changes. The proposed approach constructs a background model with respect to hue and hue gradient in HSI color space and extracts a foreground hand region from an input image using the background subtraction method. Eighteen features are defined for a hand pose and multi-class SVM(Support Vector Machine) approach is applied to learn and classify hand poses based on eighteen features. The proposed approach robustly extracts the contour of a hand with variations in illumination by applying the hue gradient into the background subtraction. A hand pose is defined by two Eigen values which are normalized by the size of OBB(Object-Oriented Bounding Box), and sixteen feature values which represent the number of hand contour points included in each subrange of OBB. We compared the RGB-based background subtraction, hue-based background subtraction and the proposed approach with sudden illumination changes and proved the robustness of the proposed approach. In the experiment, we built a hand pose training model from 2,700 sample hand images of six subjects which represent nine numerical numbers from one to nine. Our implementation result shows 92.6% of successful recognition rate for 1,620 hand images with various lighting condition using the training model.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.7
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pp.1564-1572
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2011
In this paper, we propose a new histogram based hand recognition algorithm for augmented reality. Hand recognition system makes it possible a useful interaction between an user and computer. However, there is difficulty in vision-based hand gesture recognition with viewing angle dependency due to the complexity of human hand shape. A new hand recognition system proposed in this paper is based on the features from hand geometry. The proposed recognition system consists of two steps. In the first step, hand region is extracted from the image captured by a camera and then hand gestures are recognized in the second step. At first, we extract hand region by deleting background and using skin color information. Then we recognize hand shape by determining hand feature point using histogram of the obtained hand region. Finally, we design a augmented reality system by controlling a 3D object with the recognized hand gesture. Experimental results show that the proposed algorithm gives more than 91% accuracy for the hand recognition with less computational power.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1323-1329
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2021
For hand expression recognition, hand pose recognition based on the static shape of the hand and hand gesture recognition based on the dynamic hand movement are used together. In this paper, we propose a hierarchical hand pose model based on finger position and shape for hand expression recognition. For hand pose recognition, a finger model representing the finger state and a hand pose model using the finger state are hierarchically constructed, which is based on the open source MediaPipe. The finger model is also hierarchically constructed using the bending of one finger and the touch of two fingers. The proposed model can be used for various applications of transmitting information through hands, and its usefulness was verified by applying it to number recognition in sign language. The proposed model is expected to have various applications in the user interface of computers other than sign language recognition.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.297-298
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2023
본 논문은 노인용 실버제품 개발을 위하여 70~84세 노년 여성을 대상으로 3차원 측정 손 관련 치수를 분석하고, 노년 여성의 손을 유형화하여 그 특성을 알아보고자 하였다. 이를 통해 노인용 실버제품 개발에 필요한 정보를 제공하고자 하였다. 노년 여성의 손 구성 요인은 손과 손가락 수평 요인, 손 수직 요인, 새끼손가락 굵기 요인, 손가락 길이 요인 등이 추출되었다. 노년 여성의 손은 3개 유형으로 분류되었다. 긴 손 길고 가는 손가락 유형, 굵고 긴 손가락 두꺼운 손 유형, 짧은 손과 손가락 굵은 새끼손가락 유형으로 나뉘어졌다. 연령이 높아질수록 손가락 마디가 굵어지고 손의 크기가 커지는 것으로 알려졌으나 80대가 되면 다시 손이 가늘어지는 변화가 나타났다. 70대까지는 연령이 증가함에 따라 손가락도 굵어지는 현상이 나타났다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.24
no.5
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pp.534-540
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2013
Interest of the hand effect on the electromagnetic wave are internationally increasing with the increase of the use of the mobile phone. IEC TC106(International Electrotechnical Commission, Technical Committee 106) promotes international research exchange program in order to reflect the effect of human hands in the standard assessment method of human exposure dosimetry by the electromagnetic wave of mobile phones. Since current commercialized hand phantom is manufactured by taking into account the average size of westerners and provides only one grip posture, it imposes many restrictions on the accurate SAR measurement. Therefore, the development of proper hand phantom accounting for domestic situation and various grip posture capability is essential in order to analyze the accurate effect of human hand on the exposure estimation. In this paper, a jelly hand phantom suitable for Korean was manufactured with various grip posture capability at 835 MHz and 1,800 MHz bands. Although the tolerances of permittivity and conductivity of the manufactured hand phantom are with ${\pm}10%$ each, it was much less than CTIA(Cellular Telecommunication Industry Association) tolerance of ${\pm}20%$ at both bands. Its 3D CAD(3 Dimensional Computer Aided Design) file which was developed can be utilized for the simulation of human hand effect on SAR measurement of mobile phones. The findings in this study can be utilized for the analysis of human hand effect on SAR measurement of a mobile phone.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.179-182
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2010
본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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