An, Jae-Woo;Ko, Min-Soo;Kwon, Hyeok-Min;Lee, Dong-Seok;Yoo, Ji-Sang
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.243-246
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2009
본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 공간을 인식한 후 판별된 손동작에 의해 3차원 객체를 제어 할 수 있는 실시간 시스템을 구현 하고자 한다. 스테레오 카메라를 통해 획득한 현재 영상에서 배경 영상을 제거한 후 피부색의 특징을 이용한 이진화를 수행하여 손의 영역을 찾고 관심 영역에 대해서 변이(disparity)를 추정하여 손 영역의 깊이정보를 추가한 3차원 좌표를 실시간으로 얻을 수 있다. 손의 특징 점을 이용하여 손목을 찾고 손동작을 판별한다. 손을 관심 역역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고 이를 가상과 현실이 합쳐진 3차원 증강현실과의 연동을 하게 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템은 손과 카메라의 각도와 손가락의 개수에 따라 평균 손동작 인식률이 83%가 되는 것을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.141-144
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2010
본 논문에서는 컴퓨터 비전에 기반을 둔 방법으로 실시간으로 사람의 손의 모양을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 전처리 과정과 피부 값의 검출을 통해서 사용자의 피부색상을 검출한 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출한 뒤 손의 무게중심을 구한다. 그 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였으며, 손의 모양을 인식하기 위한 방법으로 Hidden Markov Model을 이용하여 사용자의 손 모양 6가지를 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.11C
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pp.1071-1076
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2006
In this paper, we develop face and hand tracking for sign language recognition system. The system is divided into two stages; the initial and tracking stages. In initial stage, we use the skin feature to localize face and hands of signer. The ellipse model on CbCr space is constructed and used to detect skin color. After the skin regions have been segmented, face and hand blobs are defined by using size and facial feature with the assumption that the movement of face is less than that of hands in this signing scenario. In tracking stage, the motion estimation is applied only hand blobs, in which first and second derivative are used to compute the position of prediction of hands. We observed that there are errors in the value of tracking position between two consecutive frames in which velocity has changed abruptly. To improve the tracking performance, our proposed algorithm compensates the error of tracking position by using adaptive search area to re-compute the hand blobs. The experimental results indicate that our proposed method is able to decrease the prediction error up to 96.87% with negligible increase in computational complexity of up to 4%.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.51-54
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2002
본 논문은 글자 문서를 배경으로 사용자의 손가락 이동에 의하여 일정한 영역을 그린 후, 영역내의 한글영상을 편집 가능한 에디터에 출력하는 시스템을 구현하였다. 영상의 전처리 단계에서는 문서 배경과 손영역을 분리하고 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 추출한다. 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용하여 손을 인식한 후, 거리 스펙트럼으로 손가락 위치를 찾는다. 손가락의 움직임에 의해 선택되어진 문자 영역을 추출한 후, 한글 자소 간 히스토그램을 이용하여 추출된 문자 이미지 영역에서 문자단위로 분할하고 다양한 크기의 문자를 표준화한다. 퍼지 추론을 적용한 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 표준 패턴문자와 입력문자의 특징벡터를 비교하여 문자를 인식하게 함으로써 사용자가 원하는 영역의 문자들을 수정 가능한 문서로 변환하였다
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.3
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pp.177-186
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2012
In this paper, we propose a real-time approach for detecting and tracking a hand region by analyzing depth images. We build a hand model in advance. The model has the shape information of a hand. The detecting process extracts out moving areas in an image, which are possibly caused by moving a hand in front of a camera. The moving areas can be identified by analyzing accumulated difference images and applying the region growing technique. The extracted moving areas are compared against a hand model to get justified as a hand region. The tracking process keeps the track of center points of hand regions of successive frames. For this purpose, it involves three steps. The first step is to determine a seed point that is the closest point to the center point of a previous frame. The second step is to perform region growing to form a candidate region of a hand. The third step is to determine the center point of a hand to be tracked. This point is searched by the mean-shift algorithm within a confined area whose size varies adaptively according to the depth information. To verify the effectiveness of our approach, we have evaluated the performance of our approach while changing the shape and position of a hand as well as the velocity of hand movement.
색상 기반 손 탐색 알고리즘은 색상과 움직임 정보만을 사용하기 때문에 근처에 다른 사람의 손이 오는 경우 이를 구분하지 못하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 어깨선 추출을 이용한 보다 정확한 손 위치 파악 알고리즘을 개발하였다. 어깨선 추출 알고리즘은 목 바로 아래 어깨 점을 시작으로 원형의 탐색 공간을 각 원형으로 돌아서면서 탐색을 하는 방법으로 어깨선을 추출한다. 이때 탐색 영역안의 각각의 각들은 임의의 영역을 가진다. 이 영역들에서 우리가 정의한 에너지 함수에 의해서 에너지 값을 계산하게 된다. 최종적으로 에너지 값이 가장 큰 각으로 어깨선을 추출해 나가는 방법을 취한다. 이러한 알고리즘을 이용하여 실제 동영상 내에서의 어깨선 추출을 실험하고 제안된 알고리즘의 우수성을 증명한다.
Front-projection type displays make it difficult to apply traditional skin color detection for human hand because the projected beam not only reaches to the screen but also to the user's hand. This paper solves this problem by modeling the distortion between original image and its final camera input. Our approach improves hand detection rate by modeling of interference effect among color channels and of intra-frame intensity and also by introducing adaptive threshold for color difference in skin region.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.801-805
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2006
In this paper, we describe a system of controlling the pictorial puzzle program using information of hand shape. We extract hand region using skin color information and then principal component analysis uses centroidal profile information which comes blob of 2D appearance for hand shape recognition. This method suit hand shape recognition in real time because it extracts hand region accurately, has little computation quantity, and is less sensitive to lighting change using skin color information in complicated background. Finally, we controlled a pictorial puzzle with using recognized hand shape information. This method has good result when we make an experiment on application of pictorial puzzle. Besides, it can use so many HCI field.
In this paper we proposed a vision based realtime hand gesture recognition method. To extract skin color, we translate RGB color space into YCbCr color space and use CbCr color for the final extraction. To find the center of extracted hand region we apply practical center point extraction algorithm. We use Kalman filter to tracking hand region and use HMM(Hidden Markov Model) algorithm (learning 6 type of hand gesture image) to recognize it. We demonstrated the effectiveness of our algorithm by some experiments.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.292-294
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2011
별개의 컨트롤러 없이 사용자의 신체만을 이용하여 다양한 게임과 엔터테인먼트를 경험할 수 있는 키넥트에 대한 관심이 높아지고 있다. 최근 재활 치료를 필요로 하는 환자가 늘어남에 따라 본 논문에서는 운동 장애를 가진 환자들이나 노인들이 고가의 장비 또는 다른 사람의 도움 없이 키넥트와 컴퓨터만을 이용하여 손 재활 운동을 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 키넥트 영상으로부터 손 영역을 찾고, 영역의 윤곽선을 추출 한다. 이 때 손가락 중심선을 찾아 손가락과 손바닥 영역을 구분해 준다. 손가락의 개수를 확인하기 위해서 손의 중심점과 끝 점을 찾은 후 두 점을 연결함으로써 손가락의 개수를 확인할 수 있고, 실시간으로 손의 움직임을 감지하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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