• 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.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.88-91
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• 2010

최근 무선통신 기술의 발당과 인터넷의 발달로 웹캠을 활용하여 얼굴인식, 몸동작 인식, 제스처 인식 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹캠으로부터 입력되는 손동작 동영상을 처리하여 수화 패턴 신호를 인식하는 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 프레임간의 차 연산을 이용하여 움직이는 오브젝트를 추출하고, YCbCr로 변환하여 손 모양 영역을 추출하여 특정 크기의 정규화 영상으로 변화하며, 정규화 영상의 오브젝트의 무게중심점을 기준으로 원의 반지름을 결정하고 원을 탐색하여 손가락의 펴짐과 굽힘에 대한 패턴 비교를 통하여 손 모양을 인식한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1679-1680
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• 2015

본 논문에서는 Depth 카메라를 이용하여 검지 끝을 인식하고 공간 터치 손 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 손의 형태학적으로 엄지 끝을 추정하고 보정하는 방법을 제안하고, 추정된 검지와 엄지 끝의 위치를 이용해 마우스 이동, 클릭을 구현하여 문자 입력 시스템에 적용하였다. 제안된 방법을 실험하기 위하여 실제 디스플레이와 Depth 카메라를 하드웨어적으로 구성하고 마우스 기반 콘텐츠를 제작하여 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.129-132
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• 2009

컴퓨터의 소형화로 휴대성과 공간의 제약이 없는 컴퓨터 인터페이싱 방법의 필요성이 증가하고 있으며, 이와 관련하여 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)을 위한 제스처 기반의 제어방식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 손동작 인터페이스 구현들은 컴퓨터를 제어하기 위하여 사용방법에 대한 선행학습이 필요하였다. 이 논문은 사용자의 손 모양과 손끝 정보만을 가지고 선행학습이 요구되지 않는 간편한 인터페이스 구현방법을 제안하였다. 이를 위해 1대의 웹캠과 인텔의 오픈소스 영상처리 라이브러리 OpenCv를 사용하였다. 차영상과 화소값 기반의 영상처리과정을 통해 실시간으로 손 영역을 추적하고 이를 이진화 시켰다. 손가락의 움직임도 값이 변하지 않도록 중심모멘트를 설정하여 마우스 커서 움직임을 상대적으로 활용하였다. 상황에 따라 손 끝점을 절대적 좌표로 활용하여 손이 웹캠에서 벋어날 때 움직임을 자연스럽게 연결시켰다. 마지막으로 검지의 움직임 하나 만으로 마우스 클릭 이벤트를 수행함으로써 보다 사용자에게 친숙한 핸드마우스 인터페이스를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.520-522
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• 2005

본 논문에서는 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 하는 방법중의 하나인 제스처를 인식할 때 필요한 정확한 손 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 다수의 손 영상들 가장 잘 표현하면서도 효과적으로 압축할 수 있는 PCA를 이용해서 특징 벡터를 추출한다. 이어서 특징 벡터간의 Mahalanobis distance를 이용한 분류기에 가중치를 적용하여 사용한다. 또한 시간에 따른 연속적인 영상에서 검출된 이전 영상의 중심점의 위치와 중심점의 motion vector를 이용해서 손이 검출되지 않은 영상의 검출 성능을 보상한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.484-489
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• 2010

본 논문에서는 인간의 신체 중 가장 편리하고 자주 사용되는 손을 인식하여 기계와 사람의 상호작용이 가능하게 하여 보다 편리한 기계의 사용이 이루어질 수 있도록 손인식을 통한 마우스제어 방법을제시하였다. CCD웹캠으로 받은 영상에서 스킨컬러 값을 기반으로 손영역을 추출하여 손동작을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘의 장점은 손의 추출과 손가락 개수 파악이 저 사항의 환경에서도 빠르게 영상처리가 가능하다는 것이다. 이러한 장점을 이용하여 실생활에 적용, 기계와 더 편리한 커뮤니케이션의 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.254-255
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• 2010

• Journal of Digital Contents Society
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• v.13 no.1
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• pp.91-99
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• 2012

In this paper we introduce a quiz application program that digitizes the analogue quiz game. We digitize the quiz components such as quiz proceeding, participants recognition, problem presentation, volunteer recognition who raises his hand first, answer judgement, score addition, winner decision, etc, which are manually performed in the normal quiz game. For automation, we obtained the depth images from the kinect camera which comes into the spotlight recently, so that we located the quiz participants and recognized the user-friendly defined gestures. Analyzing the depth distribution, we detected and segmented the upper body parts and located the hands' areas. Also, we extracted hand features and designed the decision function that classified the hand pose into palm, fist or else, so that a participant can select the example that he wants among presented examples. The implemented quiz application program was tested in real time and showed very satisfactory gesture recognition results.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.2
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• pp.262-271
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• 2009

The purpose of this study was to propose the method to recognize gestures based on inertia sensor which recognizes the movements of the user using inertia sensor and lets the user enjoy the game by comparing the recognized movements with the pre-defined movements for the game contents production. Additionally, it was tried to provide users with various data entry methods by letting them wear small controllers using three-axis accelerator sensor. Users can proceed the game by moving according to the action list printed on the screen. They can proceed the experiential games according to the accuracy and timing of their movements. If they use multiple small wireless controllers together wearing them on the major parts of hands and feet and utilize the proposed methods, they will be more interested in the game and be absorbed in it.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.12
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• pp.545-554
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• 2014

In this paper, we propose online Chinese character learning machine with a depth camera, where a system presents a Chinese character on a screen and a user is supposed to draw the presented Chinese character by his or her hand gesture. We develop the hand tracking method and suggest the adjusted chain code to represent constituent strokes of a Chinese character. For hand tracking, a fingertip is detected and verified. The adjusted chain code is designed to contain the information on order and relative length of each constituent stroke as well as the information on the directional variation of sample points. Such information is very efficient for a real-time match process and checking incorrectly drawn parts of a stroke.