최근 손과 손가락을 인식하는 기술은 HCI(human computer interaction)에서 자연스럽고 친숙한 환경을 제공하기 위한 기술로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용하여 손과 손가락의 모양을 검출 및 인식하는 방법을 제안하고, 그 인식 결과를 활용하여 다양한 기기와 상호연동 할 수 있는 MPEG-U 기반 향상된 사용자 상호작용 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 깊이 카메라를 이용하여 손을 검출한 후, 손목의 위치를 찾아 최소 손 영역을 검출한다. 이어서 검출된 최소 손 영역으로부터 손가락 끝점을 검출 한 후, 최소 손 영역의 중심점과 손가락 끝점간의 뼈대를 만든다. 이렇게 만든 뼈대의 길이와 인접 뼈대간의 각도차를 분석하여 손가락을 판별한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자가 MPEG-U에서 정의하는 다양한 심벌들을 손 자세로 취하였을 때 제안 방법을 이용하여 손 자세를 인식하고, 인식 결과를 상호연동 가능한 MPEG-U 스키마 구조로 표현한다. 실험에서는 다양한 환경에서 제안하는 손 자세 인식 방법의 성능을 보인다. 또한, 제안 시스템의 상호연동성을 보이기 위해 인식 결과를 MPEG-U part2 표준에 맞는 XML 문서로 표현하고, MPEG-U 참조 소프트웨어를 이용하여 그 표현 결과에 대한 표준 부합성을 검증한다.
손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 본 논문에서는 가상의 칠판 위에서 움직이는 손의 궤적을 기반으로 기호를 인식하는 손 표현인식 방법을 제안하였다. 손으로 가상의 칠판에 그린 기호를 인식하기 위해서는 손의 움직임으로부터 기호를 인식하는 방법은 물론, 데이터 입력의 시작과 끝을 찾아내기 위한 손 자세 인식 역시 필요하다. 본 논문에서는 손 자세 인식을 위해 미디어파이프를, 시계열 데이터에서 손 동작을 인식하기 위해 순환 신경망의 한 종류인 LSTM(Long Short Term Memory)을 사용하였다. 제안하는 방법의 유효성을 보이기 위해 가상 칠판에 쓰는 숫자 인식에 제안하는 방법을 적용하였을 때 약 94%의 인식률을 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 이동 로봇 플랫폼 위에 장착되는 비전 시스템을 이용하여 대상 사람의 얼굴위치를 검출, 사용자 인식을 수행하는 방법론을 제시한다. 본 연구에서 적용대상으로 하는 이동로봇은 실내에서 사용 가능한 홈 서비스 로봇(Hombot-2)으로 인간-로봇 상호작용 (human-robot interaction, HCI)이 중요한 기능 중에 하나이다. 로봇에 장착된 스테레오 비전 카메라에서 획득하게 되는 얼굴 영상은 임의로 움직이는 로봇 작업 반경 밖에 있는 사용자의 특성 상 얼굴 영상이 비교적 작게 얻어지고 정면얼굴에서 벗어난 가변적 얼굴 자세변화를 갖게 된다.(중략)
Kaldi는 음성인식 오픈소스 플랫폼이며 많은 기업에서 이를 이용하여 비즈니스 및 연구를 진행하고 있다. 그러나 국문으로 된 Kaldi에 대한 자세한 모듈 설명과 활용법은 아직 미비한 실정이다. 본 논문은 음성인식 오픈소스인 Kaldi에 대한 각 모듈별 자세한 설명과 더불어 데이터 증강 기법인 SpecAugment를 한국어 음성인식 시스템에 적용하여 성능 향상 여부를 검증하였다. 그리고 Kaldi의 음향모델과 언어모델을 변경하면서 어떠한 모듈들로 구성된 한국어 음성인식 모델을 사용하는 것이 가장 결과가 좋은 지를 검증하고 실시간 디코딩에 있어서 실용적인지를 비교하였다.
본 논문에서는 무구속적으로 사용자의 잘못된 자세를 인지하여 바른 자세로 유도하기 위한 자세 교정 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템은 사용자의 자세 정보를 인식하기 위하여 키넥트 센서를 사용하였으며, 바른자세 및 잘못된 자세 4가지를 판단할 수 있는 자세 판별 알고리즘을 개발하였다. 또한 사용자 편의성 및 접근성을 향상시키기 위하여 PC 뿐만 아니라 스마트폰에서도 사용자 자세를 확인할 수 있는 실시간 모니터링 어플리케이션을 구현하였다. 시스템의 성능평가를 위하여 대학생 5명을 대상으로 자세 판별 실험을 진행하였으며, 실험결과 민감도는 0.88, 특이도는 0.98로 자세 판별 성능이 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 키넥트와 압력센서를 이용하여 수면자의 수면자세를 인식할 수 있는 수면자세 모니터링 시스템을 제안하였다. 기존 수면 모니터링 시스템은 장시간 착용해야 하는 불편함과 구속감으로 인해 수면의 질을 저하시킬 우려가 있다. 이러한 점을 해소하기 위해 압력센서와 키넥트 카메라를 이용하여 무구속 저비용의 효율적인 시스템을 구현하였고, 수면 매트형식으로 제작하여 그 유효성을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 수면자세 모니터링 시스템은 실시간으로 수면자세를 감지하고 사용자의 수면시간 및 상태를 파악하여 건강한 수면습관을 들이는 방법을 권고할 수 있다. 향후에는 수집된 데이터를 이용하여 웰니스 및 헬스케어 모바일 응용 서비스로의 활용이 가능할 것이다.
제안한 시스템은 AI 체력측정 파트와 AI 체력관리 파트 2가지 부분이 연계성을 가지고 구성되어 있다. AI 체력측정 파트에서 딥러닝 기반의 포즈인식을 통해 체력측정에 대한 가이드와 측정값의 정확한 연산을 수행한다. 이 측정값을 기반으로 AI 체력관리 파트에서는 개인 맞춤형 운동프로그램을 설계해 전용 스마트 어플리케이션에 제공한다. 측정자세 가이드를 위해 웹캠을 통해 측정대상자의 자세를 촬영해 골격선을 추출한다. 다음으로 학습된 준비자세의 골격선과 추출된 골격선을 비교해 정상 유무를 판단하고, 정상자세 유지를 위한 음성안내를 실시한다.
바이오메트릭스의 여러 가지 기술 중에서 얼굴인식은 지문인식, 손금인식, 홍채인식 등과는 달리 신체의 일부를 접촉시키지 않고도 원거리에 설치된 카메라를 통해 사람을 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 얼굴인식은 조명변화, 표정변화 둥의 다양한 환경변화에 대단히 민감하게 반응하므로 얼굴의 특징 영역에 대한 정확한 추출이 반드시 선행되어야 한다. 얼굴의 주요 특징인 눈, 코, 입, 눈썹은 자세와 표정 그리고 생김새에 따라 다양한 위치, 크기, 형태를 가질 수 있다. 본 연구에서는 변화하는 특징 영역과 특징 점을 정확히 추출하기 위하여 얼굴을 9가지 방향으로 분류하고, 각 분류된 방향에서 특징 영역을 통계적인 형태에 따라 다시 2차로 분류하여, 각각의 형태에 대한 표준 템플릿을 생성하여 검출하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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