• Title/Summary/Keyword: 손 영역

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Efficient Hand Mouse Interface using Feature Points with Hand Gestures (손 모양 특징점 정보를 이용한 핸드마우스 인터페이스 구현)

  • Kin, Ji-Hyun;Kim, Min-Ha;Cha, Eui-Young
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2011.10a
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    • pp.223-226
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    • 2011
  • 본 논문은 웹 카메라로부터 입력받은 영상을 이용하여 손 영역을 추출하여 마우스를 대체할 수 있는 핸드마우스를 구현한다. 먼저 웹 카메라를 이용하여 입력받은 영상에서 손 영역을 추출한다. 손영역을 추출하기 위해서 HSV 컬러 모델에서 조도 변화에 강인한 Hue값과 피부색 특징이 잘 나타나는 YcbCr 컬러 공간을 이용하여 손 후보 영역을 획득한다. 손 후보 영역에서 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용하여 정확한 손 영역을 추출한다. 추출한 손 영역에서 무게 중심점을 구한 후, 무게 중심점으로부터 거리를 이용하여 손 영역을 분리한다. 분리된 손 영역에서 무게 중심점으로부터 거리 정보를 이용하여 손 영역의 최종 특징 점을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출한 손 모양의 손끝 정보를 이용하여 마우스 이벤트를 수행함으로써 사용자가 사용하기 편리한 핸드마우스를 구현하였다.

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Gesture-based User-Interface Through Hand-region Detection and Hand-movement Recognition (손영역 획득과 손동작 인식에 의한 제스처 기반 사용자 인터페이스의 구현)

  • Ko, Il-Ju;Bae, Young-Lae;Choi, Hyung-Il
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.8 no.4
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    • pp.35-53
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    • 1997
  • 본 논문은 컴퓨터 시각을 이용하여 제스처를 인식함으로써 사용자에게 보다 편리한 인터페이스를 제공하는 것을 목표로 한다. 제안하는 제스처 인식 방법은 손영역을 획득하는 손영역 획득 모듈?손영역을 인식하는 인식 모듈로 나누어 수행한다. 손영역 획득 모듈에서는 손색상 모델?손색상 결정함수를 정의하여 칼라영상의 영역 분리를 수행하였고, 칼만필터를 이용하여 손색상 모델을 갱신하고 탐색영역을 제한하여 영역 추적을 용이하게 하였다. 영역 추적은 전 시점의 손영역 정보를 이용하여 현 시점의 손영역을 획득한다. 인식 모듈에서는 정적인 제스처를 표현하는 객체 프레임?행동 프레임, 그리고 동적인 제스처를 표현하는 스키마를 정의한다. 그리고 획득된 손영역?정합을 수행함으로써 제스처를 인식한다. 실험 결갬灌?제안하는 제스처 기반 인터페이스를 적용한 삼목(Tic-Tac-Toe) 게임 프로그램을 구현하였다. 사용자는 제스처를 이용하여 컴퓨터와 게임을 진행한다. 제안하는 시스템은 다른 종류의 게임 프로그램이나 마우스의 역할을 수행하는 윈도우 시스템의 제어, 그리고 가상 현실 시스템에 적용될 수 있다.

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Improved Hand Region Tracking Using Face Region Tracking (얼굴 영역 추적을 통한 향상된 손 영역 추척에 관한 연구)

  • Son, Jisoo;Kim, Dongkyu;Lee, Seung Ho;Ro, Yong Man
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.884-887
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    • 2015
  • 손 영역 추적에서는 피부색이 가장 유용한 정보 중 하나이다. 그런데 손 영역과 얼굴 영역이 서로 겹치거나 가까이 있을 때 손 영역의 추적결과인 바운딩이 얼굴 영역까지 불필요하게 확장되는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 얼굴 영역 추적결과를 손 영역 추적에 사용한다. 구체적으로, 얼굴 영역 내에 손 영역의 바운딩이 침투하지 않도록 한다. 실험결과, 얼굴 영역 추적결과를 사용한 경우 그렇지 않은 경우에 비해 손 영역의 바운딩을 정확히 예측하였으며 초당 30~35 프레임의 빠른 계산속도를 유지하였다.

Effective Hand Region Detection for Natural Augmented Reality Interface (자연스러운 증강현실 인터페이스를 위한 효과적인 손 검출)

  • Choi, Jun-Yeong;Han, Jae-Hyek;Seo, Byung-Kuk;Park, Jong-Il
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.367-370
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    • 2009
  • 증강현실에서 자연스럽고 인간 친화적인 인터페이스로는 비전 기반의 손동작을 이용한 인터페이스가 가장 각광받고 있다. 그러나 복잡한 배경에서 손을 찾고 손동작을 인식하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 배경에 살색을 가진 물체가 많이 있다면 이 문제는 더욱 해결하기 어려워진다. 이 논문은 손 영역을 정확하게 검출 하는 방법에 초점이 맞춰져 있으며, 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기본적으로 손과 팔을 포함하는 영역이 다른 피부색 영역과 다른 밝기를 가지고 있다고 가정한다. 구체적으로 제안하는 방법은 밝기 차이를 이용하여 피부색 영역으로부터 손과 팔을 포함하는 영역을 검출한다. 본 논문에서는 밝기 차이를 구분하는 방법으로 �o지(edge) 영상을 이용한다. 그 다음 손과 팔의 기하학적 특징을 이용하여 손목을 찾고 손을 포함하는 사각형 영역을 검출한다. 마지막으로 사각형 영역으로부터 손을 찾아낸다. 손을 찾는 방법 또한 약간 다르지만 비슷한 밝기 기반의 추출 방법을 사용한다. 우리는 간단한 손동작 기반의 증강현실 인터페이스를 구현함으로써 제안한 방법의 효용성을 검증한다.

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Hand Region Feature Point Extraction Using Vision (비젼을 이용한 손 영역 특징점 추출)

  • Jeong, Hyun-Suk;Oh, Myung-Jea;Joon, Young-Hoon;Park, Jin-Bae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.1798_1799
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    • 2009
  • 본 논문에서는 강인한 손 영역 특징 점 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 칼라 모델을 생성한 후 퍼지 색상 필터에 적용하여 손 후보 영역을 추출한다. 최종적으로 손 영역을 추출하기 위해서 레이블링 기법을 사용한다. 그 후, 추출된 손 영역의 실루엣을 추출하고 히스토그램 기법을 적용하여 손 영역 내의 COG를 추출 한다. 손 영역 특징 점 추출을 위해 Canny edge 기법과 Chain Code기법, DP(Douglas-Peucker)기법들을 이용하여 전처리 과정을 거쳐 1차 특징점을 추출한다. 추출된 1차 특징 점을 Convex Hull기법에 적용하여 최종적인 손 영역 특징 점을 추출한다. 마지막으로, 복잡하고 다양한 실내 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

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Fingertip Tracking Robust to Local Illumination Changes and Cluttered Background (국부적인 조명변화와 복잡한 배경에 강인한 손 끝 좌표 추적)

  • 김유호;김종선;이준호
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.439-442
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    • 2000
  • 본 연구는 손의 동작변화로 인한 손 영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경환경에서 손 영역의 검지좌표를 안정적으로 검출, 추적하여 마우스 포인터를 제어하는 핑거 마우스 시스템을 제안하였다. 손의 동작변화로 인한 국부적인 조명변화에 강인한 손 영역 검출을 위한 적응적인 on-line학습법을 제안하였으며 복잡한 배경에서도 안정적인 손 영역 추적이 가능하도록 칼만 트렉킹과 차영상을 이용한 모션 세그멘테이션을 복합적으로 적용하였다. 실험결과 복잡한 배경과 손의 움직임에 상관 없이 검지 좌표를 안정적으로 추적 할 수 있었다.

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USB Camera-Based Korean Manual Alphabet Recognition System Using Center of Gravity of Hand Region and Fuzzy Logic (손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용한 USB 카메라 기반의 지문자 인식 시스템)

  • O, Yeong-Jun;Park, Gwang-Hyeon;Byeon, Jeung-Nam
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.300-303
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    • 2007
  • 지문자는 청각장애인이 사용하는 수화로 표현하지 못하는 한글 문자를 알파벳으로 표시하기위한 손 제스처이다. 본 논문에서는 추출된 손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용하여 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고, 한글 문자를 표현하는 시스템을 개발한다. USB 카메라로부터 얻어진 영상에서 히스토그램을 이용하여 손의 피부색 영역을 추출하고, 영상 마스크를 이용하여 피부색이 아닌 배경 영역을 제거한다. 문턱 값을 사용하여 얻어진 이진화된 영상에서 손의 영역을 검출하고, 무게 중심을 이용하여 손 중심과 손가락 끝의 거리를 측정한다. 얻어진 거리 정보에 퍼지 기법을 적용하여 손가락의 굽힘 정도를 판단하고, 손 모양 데이터베이스에서 손가락 굽힘 정도와 가장 근사한 한글 문자를 선택한다.

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Input Device of Non Touch Screen Using Hand Region Skeleton Model (손 영역 스켈레톤 모델을 이용한 비접촉 스크린 입력 장치)

  • Seo, Hyo-Dong;Kim, Hyo-Jin;Joo, Young-Hoon;Park, Jin-Bae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.1906-1907
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    • 2011
  • 본 논문에서는 손 영역 스켈레톤 모델을 이용한 비접촉식 스크린 입력 장치를 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 컬러 모델을 생성한 후 손 후보 영역을 추출하고, 손 영역을 추출하기 위해 레이블링 기법을 사용한다. 손 이외의 피부를 제거하기 위해 손 크기 이하의 객체는 필터링을 거친 후 최종적인 손 영역을 추출한다. 손 영역의 특징점은 무게 중심법과 굴곡 기법을 이용하여 추출한다. 특징점을 연결하여 손의 스켈레톤 모델을 생성하고 각 손가락에 터치 이벤트를 부여한다. 손가락의 구부러진 각도를 이용하여 터치 동작을 인식 및 실행하게 된다.

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Effective Hand-Pose Recognition using Multi-Class SVM (다중 클래스 SVM을 이용한 효과적인 손 형태 인식)

  • Byeon, Jae-Hee;Nam, Yun-Young;Choi, Yoo-Joo
    • 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.

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A Study on Hand Region Detection for Kinect-Based Hand Shape Recognition (Kinect 기반 손 모양 인식을 위한 손 영역 검출에 관한 연구)

  • Park, Hanhoon;Choi, Junyeong;Park, Jong-Il;Moon, Kwang-Seok
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.18 no.3
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    • pp.393-400
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    • 2013
  • Hand shape recognition is a fundamental technique for implementing natural human-computer interaction. In this paper, we discuss a method for effectively detecting a hand region in Kinect-based hand shape recognition. Since Kinect is a camera that can capture color images and infrared images (or depth images) together, both images can be exploited for the process of detecting a hand region. That is, a hand region can be detected by finding pixels having skin colors or by finding pixels having a specific depth. Therefore, after analyzing the performance of each, we need a method of properly combining both to clearly extract the silhouette of hand region. This is because the hand shape recognition rate depends on the fineness of detected silhouette. Finally, through comparison of hand shape recognition rates resulted from different hand region detection methods in general environments, we propose a high-performance hand region detection method.