• 전자공학회논문지CI
• /
• 제41권3호
• /
• pp.103-114
• /
• 2004

본 논문은 3차원 공간상에서 행해지는 수신호들을 인식하는 시스템을 다룬다. 수신호 입력을 위한 장치로는 두 대의 컬러카메라를 사용한다. 비전에 기반을 둔 제스처 인식 방식은 그 자체의 비접촉식 특성으로 인해 사용자 편의 면에서 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 여타의 카메라를 입력 장치로 사용하는 방식들이 그러하듯이 배경과 조명 변화에 대해 취약하다는 것이 문제시된다. 본 논문에서는 특수한 장갑이나 표식을 사용하지 않고도, 배경 및 조명 변화에 강인하게 입력 영상에서 손영역을 검출하기 위해, 적응 손 컬러 모델과 함께 이전 위치 정보를 이용하였다. 손 영역 영상으로부터 수신호를 인식하기 위해서, 본 논문은 '손 자세'와 '손 궤적'을 기본요소로 하는 수신호 정의 방식을 바탕으로 한다. 확장성 있는 손 자세 분류를 위해서 소그룹 개념을 통한 2단계의 분류방식을 제안한다. 3차원 수신호 영상을 얻기 위해 사용된 두 대의 카메라로부터 얻은 영상들에 대한 상호보완적 선택 방법도 제시한다. 제안된 수신호 인식 방법은 차량 주행 시뮬레이터에 적용하여 실제 환경에서의 적용 가능성을 검증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
• /
• pp.1499-1502
• /
• 2003

본 논문에서는 손 자세 인식을 위해 손 영상을 소그룹으로 나누고 최종적으로 소그룹 내에서 개별 모델로 분류하는 다단계 접근 방식을 취한다. 이 방식은 처음부터 모든 특성치들을 다 구하여 기존에 가지고 있는 모델 모두와 비교하는 대신, 먼저 소그룹으로 분류 후에 해당 소그룹 내의 모델만을 대상으로 비교 연산을 수행한다. 따라서 계산 량을 크게 줄일 수 있을 뿐 아니라, 확장이 용이하며, 각 소그룹 별로 특성화된 처리를 할 수 있으므로 효율적인 인식기의 구현이 가능하다.

• 정보와 통신
• /
• 제25권4호
• /
• pp.11-15
• /
• 2008

제스처 인식은 로봇의 활용에 유용한 기능이지만 많은 계산 량이 요구되므로 보급형 u-로봇에는 탑재되기 어려운 단점이 있다. 따라서 u-로봇에서 일차적인 영상처리를 수행하고, 핵심 데이터만 u-로봇서버에 전송하여 다양한 응용을 수행하는 분산시스템을 구성할 필요가 있다. 본 연구에서는 스테레오 영상칩을 탑재한 ASIC과 임베디드 시스템을 활용하여 사용자의 상체 자세를 검출할 수 있는 알고리즘을 개발하고 성능을 검증하였다. 개발된 시스템은 사용자의 다양한 상체자세를 최대 30fps까지 실시간으로 검출할 수 있으며 80%전후의 검출률과 10cm전후의 손과 팔꿈치의 위치오차를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.686-689
• /
• 2018

3D 손 포즈 추정(Hand Pose Estimation, HPE)은 스마트 인간 컴퓨터 인터페이스를 위해서 중요한 기술이다. 이 연구에서는 딥러닝 방법을 기반으로 하여 단일 RGB-Depth 카메라로 촬영한 양손의 3D 손 자세를 실시간으로 인식하는 손 포즈 추정 시스템을 제시한다. 손 포즈 추정 시스템은 4단계로 구성된다. 첫째, Skin Detection 및 Depth cutting 알고리즘을 사용하여 양손을 RGB와 깊이 영상에서 감지하고 추출한다. 둘째, Convolutional Neural Network(CNN) Classifier는 오른손과 왼손을 구별하는데 사용된다. CNN Classifier 는 3개의 convolution layer와 2개의 Fully-Connected Layer로 구성되어 있으며, 추출된 깊이 영상을 입력으로 사용한다. 셋째, 학습된 CNN regressor는 추출된 왼쪽 및 오른쪽 손의 깊이 영상에서 손 관절을 추정하기 위해 다수의 Convolutional Layers, Pooling Layers, Fully Connected Layers로 구성된다. CNN classifier와 regressor는 22,000개 깊이 영상 데이터셋으로 학습된다. 마지막으로, 각 손의 3D 손 자세는 추정된 손 관절 정보로부터 재구성된다. 테스트 결과, CNN classifier는 오른쪽 손과 왼쪽 손을 96.9%의 정확도로 구별할 수 있으며, CNN regressor는 형균 8.48mm의 오차 범위로 3D 손 관절 정보를 추정할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 손 포즈 추정 시스템은 가상 현실(virtual reality, VR), 증강 현실(Augmented Reality, AR) 및 융합 현실 (Mixed Reality, MR) 응용 프로그램을 포함한 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있다.

• 전자공학회논문지C
• /
• 제36C권6호
• /
• pp.52-62
• /
• 1999

본 논문에서는 가상 환경에서 움직이는 인체 Avatar의 움직임을 인간의 가장 자연스러운 동작의 하나인 손 제스처를 이용하여 실시간으로 제어하는 인식 시스템의 구현에 관하여 상술한다. 동적 손 제스처는 컴퓨터와 제스처를 사용하는 사람과의 상호 연결 수단이다.가상공간 상에서의 자연스러운 움직임을 표현하기 위해 32개의 자유도(DOF)를 가진 인체 아바타를 구성하였으며, 정지, 전후좌우로 한 걸음 이동, 걷기, 달리기, 좌우로 회전, 뒤로 돌기, 물건 잡기의 동작 모드를 정의하여 가상공간 상의 인체 아바타는 미리 설정된 손 제스처에 따라 실시간에 따라 실시간으로 3차원공간상에서 움직일 수 있다. 실시간의 인체 아바타 이동에는 역 기구학과 기구학을 혼용하여 적용하였으며, 사이버 터치를 착용한 사용자의 손 제스처 인식에는 인공 신경망 이론과 퍼지 이론을 도입하여 실시간 인식이 가능하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.532-534
• /
• 2004

본 논문에서는 연속적으로 캠을 통해 들어오는 영상에서 특정색 적출하는 새로운 방법을 제안한다. 연구되어진 방법은 지시막대의 색상을 배경과 분리하고. 분리되어진 영역에서 지시막대의 크기를 추출하고, 추출된 영역에서 중심점을 찾는다 찾아진 중심점을 기준으로 하여 중심점 이동에 따라 마우스 포인터도 같이 이동되기 때문에 마우스나, 키보드 자판을 직접 손으로 제어하지 하고 포인터의 좌표 이동으로 제어 가능하도록 하여 보다 자유로운 자세에서의 발표를 유도하며, 보다 편리하고 손쉽게 사용할 수 있는 HCI(Human Computer Interaction)를 제안하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권8호
• /
• pp.549-554
• /
• 2015

최근 자연스러운 인터페이스 하드웨어의 증가와 더불어 사용자의 자세를 인식하는 콘텐츠 산업이 부상하고 있다. 컴퓨터 비전 기술은 고가 하드웨어 장치의 대안으로 콘텐츠 산업의 발전에 효율적이다. 본 논문에서는 생방송으로 진행되는 시청자 참여형 양방향 TV 프로그램에 적합한 시청자의 포스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 검출된 얼굴 위치에서 획득한 사용자 얼굴색과 모션맵을 사용하여 사용자의 손 위치를 안정적으로 검출하고, 위치 관계 분석을 통해 포스처를 인식한다. 제안하는 방법은 복잡한 배경에서도 생방송 양방향 TV 프로그램에서 사용되는 세 가지 자세를 인식하는데 90%의 인식 성능이 나타나는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
• /
• pp.212-215
• /
• 2010

본 논문은 카메라 영상을 통해 사용자의 손동작을 인식하여 가상의 물체를 증강시키는 인터페이스를 제안한다. 사용자는 영상의 일부를 원형으로 그려주는 특정한 손동작을 취하여 영역을 선택하고 시스템은 이를 인식하여 물체를 증강 시킨다. 손동작을 인식하기 위하여 먼저 손 외곽선을 찾아낸 후, 찾아낸 외곽선의 곡률을 계산하여 손가락의 위치를 알아낸다. 알아낸 손가락의 상대적인 위치와 개수를 이용하여 손동작을 구분한다. 또한 적은 연산량으로도 안정적으로 물체를 증강 시킬 수 있도록 이전 프레임에서 자세추정에 사용된 특징점들을 이용하여 현재 프레임에서 필요한 인라이어를 찾아 낼 수 있는 방법을 제시한다.

• 건강소식
• /
• 제31권1호통권338호
• /
• pp.28-29
• /
• 2007

파킨슨병은 손 떨림과 함께 행동이 느려지고 몸이 굳어지며, 보행이 느려지고 보폭이 짧아지며 자세가 불안해지는 것을 특징으로 하는 퇴행성 뇌질환이다. 파킨슨병의 가장 초기 증상은 비특이적으로 전신 위약감이나 피로감, 권태감 등이 있을 수 있는데 이럴 때는 병으로 인식하지 못하는 경우가 많고, 또 진단을 내리기도 어렵다. 좀 더 특징적인 증상들로는 휴식 상태에서의 손떨림이 가장 흔하며, 대화 시 발음 혹은 억양의 변화, 누웠을 때 혹은 보행 중 방향 바꾸기가 어렵다거나 걸을 때 팔의 흔들림이 줄어드는 증상들이 있을 수 있다. 이 외에도 걸음을 시작할 때 어려움을 느끼거나 의자에 앉거나 일어서기가 어렵고 글씨체가 작아진다든가 우울증, 침 흘리는 증상 등이 초기 증상으로 나타날 수 있다. 파킨슨병의 증상은 크게 일차적 증상과 이차적 증상으로 나눌 수 있는데 일차적 증상은 경직, 떨림, 몸의 움직임이 느리거나 줄어들고, 몸의 균형을 잡기 어렵거나 보행 장애 등의 증상들로서 흑색질의 신경세포 파괴로 생기는 직접적인 현상이다. 이차적 증상은 일차적 증상으로부터 파생되어 생기거나 흑색질 외의 다른 신경계의 침범에 의하여 생기는 증상들을 지칭한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.411-417
• /
• 2009

본 논문은 지능형 환경에 적합하도록 사용자의 자유를 제한하지 않는 실시간 신체 부위 추적 시스템의 구현에 관해 다룬다. 본 시스템은 기존의 신체 부위 추적 시스템과 달리 소매의 길이에 제약 없이 긴 소매, 반 소매 모두 인식할 수 있도록 함으로써 시스템의 generality를 높였다. 정확한 인식을 위하여, 한 대의 카메라에서 얻어진 이미지에서 손, 머리, 발의 신체 부위를 따로 검출하고 각 신체 부위를 검출할 때 해당 부위에 적합한 특징점을 따로 선택하여 검출하였다. 검출된 2차원의 신체 부위들을 calibrate된 카메라를 이용하여 3차원 자세로 변환하였다. 본 시스템은 실험을 통해 실시간(50fps) 성능으로 향상된 손 추적 성능을 보여주었다.