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.
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.
본 논문에서는 사용자의 손을 인식하여 가상현실 게임 환경에서 가상의 손을 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 카메라를 통해 획득한 영상을 통하여 사용자의 손 이동과 가리키는 방향에 대한 정보를 획득하고 이를 이용하여 가상의 손을 게임 화면에 나타낸다. 사용자의 손의 움직임은 가상의 손이 물건을 선택하고 옮기도록 하는 입력 인터페이스로 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 비전 기반 손 인식 기법으로 먼저 RGB 컬러영역에서 HSV 컬러영역으로 입력영상을 변환하고 H, S 값에 대한 이중 임계값과 연결 요소 분석을 이용하여 손 영역을 분할한다. 다음으로 분할된 영역에 대하여 0, 1차 모멘트를 적용하고 이를 이용하여 손 영역에 대한 무게 중심점을 구한다. 구해진 무게중심점은 손의 중심에 위치하게 되며, 분할된 손 영역의 픽셀 집합 중 무게중심점으로부터 멀리 떨어진 픽셀들을 손가락의 끝점으로 인식한다. 마지막으로 무게중심점과 손 끝점에 대한 벡터를 통하여 손의 축을 구한다. 인식 안정성과 성능을 높이기 위하여 누적 버퍼를 이용한 떨림 보정과 경계상자를 이용한 처리 영역을 설정하였다. 본 논문의 방법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 방법들에 비하여 별도의 착용 마커를 두지 않고 실시간으로 처리가 가능하다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법으로 정확하게 손을 분할하고, 안정된 인식 결과를 고속으로 처리할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 비전 기반의 실시간 손 모양 인식을 위한 알고리즘을 제안하였다. 먼저 피부색을 검출하기 위해 RGB 컬러모델을 YCbCr 컬러모델로 변환하고, 색차성분인 CbCr을 이용하여 피부색을 검출한다. 검출 후 피부색은 흰색, 그 이외의 색은 검은색으로 이진화 하였다. 이진화 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출하여 손의 무게중심을 구하기 위해 가로, 세로로 프로젝션을 수행한다. 손의 무게중심을 찾은 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였다. 손의 궤적 추적 후에 손 모양을 인식시키기 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 6가지 손의 모양을 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효과를 입증하였다.
팩맨(Pacman)은 이전에 오락실에서 선택을 받던 세계적으로 유명한 게임 중의 하나이다. 본 논문에서는 팩맨 게임을 간단한 손동작만으로 수행할 수 있도록 한다. 우선 피부색 추출을 위해 이진 RGB 영상을 구하고, 이 영상에서 휘도를 뺀 이진 YCbCr 영상으로 변환하도록 한다. 다음으로 이진 RGB 영상과 이진 YCbCr영상의 곱 연산을 수행하여 손의 영역을 추출하도록 하였다. 마지막으로, 손 영역의 무게 중심은 최소 경계 사각형과 손의 픽셀 영역 중심을 구하고, 이 두 중심의 평균으로 손 영역의 중심점을 구하는 방법을 사용하였다. 즉, 손의 좌표 중심점을 이용하여 방향키를 대신할 수 있도록 한 모션을 이용한 게임을 제시하였다. 또한 실험을 통하여 평균 움직임과에러율을 나타내었고, 에러의 종류에 따른 원인도 규명하였다.
팩맨(Pacman)은 세계적으로 사랑을 받는 클래식 게임의 종결자로 알려져 있다. 본 논문에서는 클래식 게임인 팩맨을 키보드나 마우스를 사용하지 않고 간단한 손동작만으로 게임을 플레이 할 수 있도록 한다. 즉, 손의 좌표 중심점을 이용하여 방향키를 대신할 수 있도록 한 모션을 이용한 게임이다. 또한 캠을 이용하여 MFC 다이얼로그에 영상을 받아 손에 대한 포인터를 추출하여 손의 움직임에 따라 몬스터의 움직임도 바뀌도록 한다. 본 논문에서 피부색 추출을 위해 RGB 영상을 YCbCbr영상으로 변환하고, 보다 좋은 영상을 얻기 위하여 곱 연산과 하이브리드 미디언 필터링을 이용하였다. 그리고 손 영역의 무게 중심을 구하여 이를 중심으로 손 영역의 움직임을 구하는 방법을 사용하였다.
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.
본 논문은 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 손가락으로 커서를 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하기 위하여 영상에서 손 영역에만 해당하는 최대 원을 여러 개 그린 후 가장 큰 원의 중심점을 무게 중심점으로 사용하였으며, 무게 중심점에서 손의 외곽까지의 거리를 구하여 가리키는 손가락을 찾도록 하였다. 화면상의 커서의 수평 방향은 가리키는 손가락 방향을 이용하여 평면 좌표로 해석하여 제어하였고, 수직 방향은 모니터 중앙 상단에 한대의 카메라를 사용하였기 때문에 손가락 길이를 이용하여 불연속적으로 상-중-하의 세 영역으로 제어하였다. 수직 방향의 커서이동이 불연속적이기 때문에, 구축한 인터페이스 화면의 범위를 축소한 후 축소된 범위를 전체 화면으로 확대해 나감으로써 사용자가 원하는 목표지점으로 커서를 이동시킬 수 있다.
본 논문에서는 영상처리 기능을 통해 손 제스처를 인식하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 로봇의 움직임을 원격으로 제어하는 시스템을 구현하였다. 전체 시스템은 손 영상을 획득하는 카메라, 영상처리를 수행하는 컴퓨터, 그리고 LEGO Mindstorm 로봇으로 구성되며, 컴퓨터와 로봇 사이의 통신은 Mindstorm에 내장된 블루투스 기능을 사용하였다. 카메라에서 획득한 영상에서 사람의 손에 해당하는 영역만을 추출하기 위해 먼저 컬러 필터링을 수행하였으며 영상의 신뢰성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하는 보정 작업을 거친다. 그리고 무게중심 연산을 통해 손의 중심점을 추정하고 이로부터 일정 거리에 있는 손가락 영역을 추출한다. 마지막으로 펼쳐진 손가락 개수를 구하고 그 개수에 따라 미리 설정된 명령을 로봇에 전송한다. 실험을 통해 조명 상태가 양호하고 배경이 복잡하지 않은 대부분의 환경에서 로봇 원격제어가 성공적으로 이루어짐을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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