20~23세의 한국 여자대학생을 대상으로 아름다운 손에 대한 손의 형태적 특성과 감성과의 상관관계를 평가하였다. 감성평가 방법으로 손의 아름다움을 각각 10 등급으로 분류하고 이를 손의 형태학적 특성과 감성평가 등급파의 상관관계를 정성적 및 정량적으로 분석하는 방법을 적용하였다. 감성평가에 가장 많은 영향을 미치는 인자는 손 길이와 손 폭의 비이었고, 손 길이와 손가락 길이 및 손가락 굵기의 비율도 많은 영향을 주었다. 반면에 손 갈이와 손톱 길이의 비와 손가락 길이와 손톱 길이의 비는 감성평가에 마치는 영향이 상대적으로 미미하였다. 높은 감성평가를 받은 손(아름다운 손)의 특정은 손, 손가락 및 손톱의 길이가 모두 길고, 손과 손가락의 폭이 좁으며, 특히 낮은 감성평가를 받은 손에 비해 상대적으로 손톱의 길이가 모두 길고, 손과 손가락의 폭이 좁으며, 특히 낮은 감성평가를 받은 손에 비해 상대적으로 손톱의 길이가 더 길었다. 결과적으로 손의 모든 형태학적 특성들이 종합적으로 감성에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 손의 형태학적 특성을 감성적으로 평가한 최초의 정량 및 정성적 보고로 손의 미적 요소에 관한 기초자료를 구축하였고, 이들 정보들은 손과 관련된 다양한 뷰티산업 제품 및 서비스 분야에 활용이 가능하다.
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.
본 논문은 손동작 인식을 위한 형태 유사도 측정 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 획득과 유사도 측정 단계로 나눈다. 손 영역 획득은 YCbCr 칼라 공간을 이용하여 손 영역을 추출하며, filter와 Histogram분석을 통하여 노이즈를 제거한다. 그리고 손 형태 유사도 측정은 윤곽선을 추출한 후 인접 간선들 사이의 거리와 각도 관계로 TSR을 적용하여 손동작의 유사성을 측정하였다. 파악된 특징점으로부터 형태 유사도 값을 측정한 후, 이를 손동작을 인식하는데 활용한다.
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.
본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.
본 논문에서는 증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 기법을 제안한다. 손동작 인식은 사용자와 컴퓨터 사이의 친숙한 상호작용을 가능하게 한다. 하지만, 비젼 기반의 손동작 인식은 복잡한 손의 형태로 인한 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 손의 형태적인 특징을 이용한 새로운 모델을 제안한다. 제안하는 기법에서 손 인식은 카메라로부터 획득한 영상에서 손 영역을 분리하는 부분과 인식하는 부분으로 구성된다. 카메라로부터 획득한 영상에서 배정을 제거하고 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 분리한다. 다음으로 히스토그램을 이용하여 손의 특징점을 구하여 손의 형태를 계산한다. 마지막으로 판별된 손인식 정보를 이용하여 3차원 객체를 제어하는 증강현실 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 기법의 구현 속도가 빠르고 인식률도 91.7%로 비교적 높음을 확인하였다.
손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 동적인 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 이 논문에서는 손 표현 인식을 위해 손가락의 위치와 형태를 기반으로 하는 계층적 손 자세 모델을 제안한다. 손 자세 인식을 위해서는 오픈소스인 미디어파이프를 기반으로 하고, 손가락 상태를 나타내는 모델과 이를 통해 손 자세를 나타내는 모델을 계층적으로 구성하였다. 손가락 모델 역시 손가락 하나의 굽힘과 손가락 두 개의 닿음을 사용하여 계층적으로 구성하였다. 제안하는 모델은 손을 통해 정보를 전달하는 다양한 응용에 사용할 수 있으며, 수화에서의 숫자 인식에 적용하여 그 유용성을 검증하였다. 제안하는 모델은 수화 인식 이외에 컴퓨터의 사용자 인터페이스에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대한다.
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.
휴대전화의 이용이 증가하면서, 손에 미치는 전자파의 영향에 대한 관심이 증가하고 있다. IEC TC106에서도 휴대전화의 전자파 인체 노출량 평가 방법 표준에 손 영향을 반영하기 위하여 국제적인 교류 연구가 활발하게 진행되고 있다. 현재 상용화된 손 팬텀은 평균 서양인 손을 이용하고 있을 뿐만 아니라, 한 가지 형태의 파지(把持)만 가능하기 때문에, SAR 측정 결과에 대한 분석에 제한이 많은 실정이다. 손의 영향을 제대로 분석하기 위해서는 다양한 형태의 파지가 가능한 손 팬텀이 필요하다. 또한, 국내 환경에 맞는 손 팬텀의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 형태의 파지가 가능한 835 MHz 대역과 1,800 MHz 대역의 한국인의 젤리형 손 팬텀을 제작하였다. 제작된 손 팬텀의 전기적 특성은 비유전율과 도전율이 CTIA(미국이동통신산업협회) 권고 기준 값의 ${\pm}10%$이내로서, CTIA에서 제시하는 오차 기준(${\pm}20%$)보다 더 우수한 특성을 나타냈다. 또한, 손 팬텀의 3D CAD(3차원 컴퓨터 이용 설계) 파일을 개발하여 손에 의한 SAR 영향 분석을 위한 시뮬레이션에서 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 제작된 젤리형 손 팬텀과 3D 파일은 휴대 전화의 손 영향에 대한 연구에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 본다.
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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