• 전자공학회논문지C
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• 제36C권6호
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• pp.52-62
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• 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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2262-2270
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• 1999

본 논문에서는 원격작업용 제스처 명령의 인식을 위해 컴퓨터 시각 센서와 HMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 스테레오 정합을 이용한 자동 손영역의 추출은 원격작업용 제스처 추적의 자동 초기 영역 설정을 위해 제안하였다. 이는 좌, 우 두 카메라의 시각치를 이용하였으며, 손의 상대적인 거리정보를 이용하게 된다. 손영역의 추적은 일반적인 흑백 영상에서도 배경이나 잡음에 구애받지 않도록 에지값의 양의 시간차(PDOE : positive difference of edges) 영상이 사용되었으며, 제스처 명령 모델로는 실제 원자력 발전소 내 원격작업용으로 정의된 K/K(KNU/KAERI) 제스처 명령을 이용하였다. 이산 HMM을 이용한 복합 제스처 인식모델은 전명령어(pre-oeders)와 기본 명령여(basic-orders), 후명령어(post-orders)의 세 부분에 대한 각각의 명령 모델로 구성되며, 각 명령 모델의 조합과 연동에 의해서 복합적인 명령의 인식을 수행하도옥 하였다. 최종 제스처 인식 결과는 2개 이상의 명령이 복합된 연속명령에 대해 97% 이상의 안정된 인식율을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.29-37
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• 2016

인간은 의사소통을 통해서 상호관계를 유지시키고 발전시켜나간다. 의사소통은 크게 언어적 의사소통과 비언어적 의사소통으로 나뉜다. 언어적 의사소통은 말 또는 글을 사용하는 것이고 비언어적 의사소통은 몸동작으로 의사를 전달하는 것이다. 우리는 일상생활에서 대화를 할 때 말과 더불어 제스처를 함께 사용한다. 제스처는 비언어적 의사소통에 속하며, 다양한 형태와 움직임으로 의사를 전달할 수 있다. 이러한 이유로 제스처는 HCI 분야와 HRI 분야에서 NUI/NUX를 구현하기 위한 수단으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 키넥트와 손의 기하학적인 특징을 사용하여 손 영역 검출과 손가락 개수를 인식하는 방법을 제안한다. 키넥트가 제공하는 깊이 영상을 이용하여 영상에서 손 영역을 검출하고 손의 윤곽선과 중점의 거리를 비교하여 손가락 개수를 파악한다. 본 논문에서 제안한 방법에 따른 손가락 개수 인식률은 평균 98.5%이고 수행시간은 0.065ms이다. 이 방법은 기존의 연구와 비교 했을 때, 인식 속도가 빠르며, 복잡도가 O(n),으로써 성능 또한 우수하다. 향후 이를 통해 제스처의 인식 가능한 범위를 증가시켜 보다 컴퓨터와 인간의 상호작용이 수월해지는데 도움이 될 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1932-1933
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• 2011

손 제스처 인식을 위한 손 위치 검출 및 추적 알고리즘에 대한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 검출된 손의 위치를 통한 사용자와 컴퓨터간의 인터랙션(Human Computer Interaction, HCI) 과정에서 손의 위치 좌표를 그대로 이용하는 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 제한된 이동 범위 내에서의 손의 위치 정보를 이용하여 컴퓨터상의 포인트를 효율적으로 컨트롤할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 손 위치 검출을 위해 깊이 센서를 이용하였으며 알고리즘의 효율성을 시험하기 위해 사용자의 손 움직임에 따른 포인트의 위치 변화를 관찰하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 추적되는 손의 위치를 이용해 효율적으로 포인트를 컨트롤함을 확인하였다.

• 정보와 통신
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• 제29권7호
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• pp.25-30
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• 2012

멀티터치 스크린 상에서의 접촉식 제스처 UI(User Interface)는 사용자가 안정적으로 손을 사용할 수 있는 정적인 상황에서 편리하게 사용할 수 있다. 하지만, 조깅을 한다거나 운전을 하는 등의 동적인 상황에서는 접촉식의 제스처 인터페이스는 심각한 사용성 문제를 야기 시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 정지 및 운동 상황 모두에서 사용할 수 있는 비접촉성 제스처 기반 인터랙션을 개발하고자 하였다. 비접촉성 제스처 UI 인식 방식은 컴퓨터 센서 제스처, 멀티 터치 제스처, 자이로 센서 세 가지로 제한하였다. 그리고 본 연구를 통해 정지 상황과 운동 상황에서 MP3 플레이어를 시용할 수 있는 제스처의 어휘 목록을 개발하였다. 마지막으로 본 연구의 제한점과 시사점을 논의하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.891-896
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• 2007

지금까지 진행된 제스처 인식 연구는 한 사람을 대상으로 정적인 환경을 가정하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 복수의 등장인물이 존재하는 환경에서 대화 상대를 선택하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 먼저 복수의 인물이 존재하는 환경에서 배경영역을 제외한 행위자의 영역을 추출한다. 그 후 각각의 행위자를 트래킹하면서 카메라와 가장 가까이 있는 행위자를 대화 상대자로 선택한다. 대화상대자가 선택되면 스테레오 카메라에서 입력된 영상에서 추출된 실루엣 이미지를 이용하여 얼굴과 두 손을 특징 영역으로 하여 매 프레임마다 Kalman filter를 사용하여 각 영역을 트래킹한다. 트래킹되는 특징 영역의 2차원 좌표 값을 모델 제스처의 2차원 좌표 값과 비교하여 가장 높은 유사값을 갖는 모델 제스처를 입력 제스처로 인식하게 된다. 본 논문에서 사용한 방법은 복수의 등장인물이 있는 경우 효과적으로 행위 대상자를 선택하여 제스처를 인식할 수 있다. 또한 제스처 인식에 있어서 단순한 큐 매칭을 사용함으로써 계산이 복잡하지 않은 장점이 있다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법을 적용함으로써 복수의 인물이 등장하는 환경에서 제스처 인식이 가능함을 입증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.897-902
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 인간이 요구하는 다양한 인터페이스를 제공하지 못한다는 점에서 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 카메라를 통해 인간의 손 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 손은 자유도가 높고 3차원의 view direction에 의해 형상이 매우 심하게 변한다. 따라서 윤곽선 기반방법과 같은 2차원으로 투영된 영상에서 contour나 edge의 정보로 손 제스처를 인식하는 데는 한계가 있다. 그러나 모델기반 방법은 3차원 정보를 이용하기 때문에 손 제스처를 인식하는데 좋으나 계산량이 많아 실시간으로 처리하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 손 형상에 대한 대규모 데이터베이스를 구성하고 정규화된 공간에서 Feature 간의 연관성을 파악하여 훈련 데이터 모델을 구성하여 비교함으로써 실시간으로 손 포즈를 구별할 수 있다. 이러한 통계적 학습 기반의 알고리즘은 다양한 데이터와 좋은 feature의 검출이 최적의 성능을 구현하는 것과 연관된다. 따라서 배경으로부터 노이즈를 최대한 줄이기 위해 피부의 색상 정보를 이용하여 손 후보 영역을 검출하고 검출된 후보 영역으로부터 HLF(Haar-like Feature)를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손 영역으로부터 패턴 분류 과정을 거쳐 손 포즈를 인식 하게 된다. 패턴 분류 과정은 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 되는데 미리 학습된 각 포즈에 대한 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 된다. HLF는 Violar가 얼굴 검출에 적용한 것으로 얼굴 검출에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 HLF를 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 피부색의 색상 정보를 이용 배경과 손 영상을 최대한 분리하여 배경의 대부분이 Adaboost-Haar Classifier의 첫 번째 스테이지에서 제거되는 방법을 이용하여 그 성능을 더 향상 시켜 손 형상 인식에 적용하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.235-245
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• 2012

우리는 본 논문에서 사용자 제스처 인터페이스 기반 퀴즈게임 콘텐츠를 제안한다. 우리는 기존의 아날로그 방식으로 수행해 오던 퀴즈게임의 요소들을 파악하여 디지털화함으로써 퀴즈 진행자의 역할을 콘텐츠 프로그램이 담당할 수 있도록 하였다. 우리는 키넥트 카메라를 사용하여 깊이영상을 획득하고 깊이영상에서 사용자 분할, 머리 위치 검출 및 추적, 손 검출 등의 전처리 작업과 손들기, 손 상하이동, 주먹 모양, 패스, 주먹 쥐고 당김 등의 명령형 손 제스처 인식기술을 개발하였다. 특히 우리는 사람이 일상생활에서 물리적인 객체를 조작하는 동작으로 인터페이스를 위한 제스처를 정의함으로써 사용자가 이동, 선택, 확인 등의 추상적인 개념을 인터페이스 과정에서 체감할 수 있도록 디자인하였다. 앞서 발표되었던 선행 작업과 비교할 때, 우리는 승리 팀에 대한 카드보상 절차를 추가하여 콘텐츠의 완성도를 높였으며, 손 상하이동 인식과 주먹 모양 인식 알고리즘 등을 개선하여 문제 보기선택의 성능을 크게 향상시켰고, 체계적인 실험을 통해 만족할 만한 인식 성능을 입증하였다. 구현된 콘텐츠는 실시간 테스트에서 만족스러운 제스처 인식 결과를 보였으며 원활한 퀴즈게임 진행이 가능하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권8호
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• pp.46-53
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• 1999

본 논문에서는 원격 작업 환경에서 명령자의 제스처를 자동으로 인식하기 위하여 글로브 센서 기반의 인식 기법을 이용한 3차원 제스처 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 PinchGlove에 부착하여 사용되는 Polhemus 센서로부터 획득한 손 궤적의 3차원 위치 좌표열을 입력으로 사용한다. 또한 본 논문에서는 제스처 인식을 위해 제스처를 구성하는 스트로크를 기본 인식 단위로 사용하는 방법을 제안한다. 각 스트로크는 이산 HMM으로 모델링 되며 이들 HMM을 연결하여 생성된 결합 HMM으로 원격 작업에 사용될 각 제스처들을 모델링 한다. 이 방법은 새로이 정의되는 제스처에 대해 추가의 학습 과정을 필요로 하지 않아 인식 시스템의 확장성을 높일 수 있다. 16개의 제스처를 사용한 인식 실험에서 스트로크 기반의 결합 HMM은 제스처를 기본 단위로 사용한 HMM에 비해 더 좋은 인식 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.