• 제목/요약/키워드: 지화인식

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표면근전도 신호를 활용한 CNN 기반 한국 지화숫자 인식을 위한 아래팔 근육과 전극 위치에 관한 연구 (Study on Forearm Muscles and Electrode Placements for CNN based Korean Finger Number Gesture Recognition using sEMG Signals)

  • 박종준;권춘기
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권8호
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    • pp.260-267
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    • 2018
  • 표면근전도(sEMG) 신호의 응용은 초기에는 단순히 근육 활성도의 유무를 판별하여 On/Off 의 스위치 기능으로 많이 사용되어 왔으나, 표면근전도 신호처리와 알고리즘의 발달로 휠체어의 방향 제어는 물론 수화를 인식하는 분야까지 확대되었다. 청각 장애인들의 언어 소통을 위한 중요한 수단인 수화나 지화는 미학습자와는 소통의 어려움이 존재해왔으며, 이러한 어려움을 해결하기 위해 수화나 지화를 인식하는 기술에 대한 연구가 지속적으로 수행되어 왔다. 최근에는, 수화나 지화 시연시에 활성화되는 근육의 신호를 활용하여 수화나 지화를 인식하는 방법이 중국 숫자지화 중심으로 적용되고 있는 추세이다. 하지만, 수화나 지화는 일반 음성언어와 마찬가지로 중국 숫자지화와 한국 숫자지화가 다르므로, 중국 숫자지화 시연시에 관여하는 근육이 한국 숫자지화 시연시에는 관여하지 않을 수가 있어, 인식률이 현저히 떨어질 수 있다. 그러므로 한국 숫자지화 시연시에 활성화되는 근육의 선정은 표면근전도 신호에 기반한 한국 숫자지화 인식률에 매우 중요하다. 하지만, 표면근전도 신호에 기반한 한국 숫자지화 인식에 대한 연구는 문헌에서 드물다. 본 연구에서는 표면근전도 신호를 활용한 한국수화 또는 한국지화의 인식에 관한 초기 연구로서, 한국 숫자지화를 시연시에 관여하는 아래팔근육을 제안하고 실험을 통하여 검증하기 위해 숫자 영(0)부터 다섯(5)의 여섯 가지 한국 숫자지화를 대상으로 인식하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 표면근전도 신호를 활용한 CNN 기반 지화인식 방법에 적용하여 여섯 가지 한국 숫자지화에 대하여 100%의 인식률을 확인함으로써, 여섯 가지 한국 숫자지화 인식을 위해 제안된 아래팔근육과 전극위치의 타당성을 검증하였다.

영상처리를 이용한 지화인식 기반의 차세대 인터페이스 시스템 개발 (A Development of the Next-generation Interface System Based on the Finger Gesture Recognizing in Use of Image Process Techniques)

  • 김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.935-942
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    • 2011
  • 본 연구는 카메라를 통하여 취득한 지화를 자동으로 인식하고, 컴퓨터를 제어하는 지화인식 시스템을 설계하고 구현하는데 목적이 있다. 먼저 영상을 취득하기 위하여 일반 카메라를 개조하여 적외선 CCD 카메라를 제작하였고, 입력영상의 전처리와 손의 특징들을 찾아 분석하여 손 모양에 따라 해당되는 지화를 판독하고, 이벤트를 발생시켜 마우스 제어와 프리젠테이션을 수행할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 지화인식 시스템은 미래형 정보기기의 마우스와 키보드를 대체할 수 있는 차세대 인터페이스로서의 사용가능성을 검증하였다.

자화 인식 시스템에 관한 연구 (The Study for the Recognition System of Finger Languages)

  • 강민지;최은숙;손영선
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.151-154
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    • 2003
  • 본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.

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한글 지화 인식에 최적화된 데이터 글러브 시스템 (Optimize Data Glove-based System for Korean Finger Spelling Recognition)

  • 민승기;오상혁;김교령;윤태현;임준규;;정기철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.237-241
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    • 2007
  • 본 논문에서는 지화 인식에 최적화된 데이터 글러브 기반의 시스템을 제안한다. 제안된 데이터 글러브는 적은 수의 센서로 인식 속도의 향상을 기대할 수 있으며 한글의 지화 인식만을 위한 특수한 목적을 가지고 저렴하게 설계되었다. 그에 따라 한글의 지화를 사용한 많은 어플리케이션에 쉽게 적용할 수 있을 것이 기대된다. 2개의 틸트 센서는 손의 방향을 인식하고 5개의 플렉스 센서는 각 손가락의 구부러진 정도를 측정한다. 제안된 시스템에서는 k-means 알고리즘과 간단한 인덱싱 방식을 사용하여 한글의 기본적인 음소 24개를 인식하는 실험을 하였으며 인식율은 80.27% 에 이르렀다.

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지화 인식을 위한 계층적 은닉 마코프 모델 (Hierarchical Hidden Markov Model for Finger Language Recognition)

  • 권재홍;김태용
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권9호
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    • pp.77-85
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    • 2015
  • 지화(finger language)는 수화(sign language)에 포함되며, 손의 제스쳐로 한글의 모음, 자음을 표현하는 언어 체계이다. 한글 지화는 총 31 제스쳐로 구성되어 있으며, 정확한 인식을 위해서는 하나의 제스쳐에 대해 학습 모델이 많이 필요로 하게 된다. 대량의 학습 모델이 존재할 경우, 입력 데이터는 많은 공간을 탐색하는데 시간을 소비하게 된다. 따라서 실시간 인식 시스템은 이러한 탐색 공간을 줄이는 것이 가장 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인식률 저하 없이 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 계층적 HMM 구조를 제안하였다. 지화는 손목의 방향성에 따라 총 3개의 범주로 설정, 입력 데이터는 이 범주 안에서 모델을 검색하게 된다. 이러한 사전 분류를 진행하여 비슷한 한글 지화의 분별력을 확립하게 되며 탐색 공간 또한 효율적으로 관리되므로 실시간 인식 시스템에 적용 가능하다. 실험 결과, 제안된 방법은 일반적인 HMM 인식 방법보다 평균 3배 정도의 시간을 단축할 수 있있고, 비슷한 한글 지화 제스쳐에 대해 오인식 또한 감소하였다.

FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 (Recognition of Finger-Language using FCM Algorithm)

  • 송준환;강효주;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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    • pp.353-358
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    • 2008
  • 청각장애인들은 건청인에 비해 의사소통의 기회가 적어 원만한 상호관계를 유지하는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 청각장애인들이 구화를 대신해 몸짓이나 손짓을 이용하여 의사를 전달하는 수화를 건청인들이 대부분 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 가능하게 하기 위한 전단계로 FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 YCbCr 컬러 공간과 HSI 컬러 공간을 이용하여 피부영역을 검출한 후 추출된 피부영역을 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 두 손의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 두 손의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 FCM 알고리즘을 적용하여 지화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라에서 획득한 지화 영상을 대상으로 실험한 결과, 두 손 영역의 추출과 지화 인식에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.

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지화 인식을 위한 동영상 처리에 관한 연구 (The Study on Dynamic Images Processing for Finger Languages)

  • 강민지;최은숙;손영선
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.184-189
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    • 2004
  • 본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다. 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지 추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.

깊이정보 기반 지화 학습 프로그램 (Fingerspelling Teaching Program using Depth Information)

  • 이가영;강동현;김지온;신병석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.13-14
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    • 2019
  • 이 논문에서는 깊이 카메라(depth camera)로 부터 획득한 깊이 영상을 분석하여 지화를 인식하는 기술을 개발하고 이를 이용한 지화 교육 프로그램의 구현 사례를 소개한다. 먼저 손의 16 개의 특징점을 뽑아내고, 어떤 지화인지 분류한다. 타자 연습 프로그램처럼 단어를 제시하고 그에 맞는 지화를 올바르게 표현하였는지를 검사함으로써 사용자가 지화를 학습할 수 있도록 도와주는 프로그램이다.

머신러닝과 립 모션을 활용한 지화 번역 시스템 구현에 관한 연구 (A Study on Finger Language Translation System using Machine Learning and Leap Motion)

  • 손다은;고형민;신행용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.552-554
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    • 2019
  • 농아는 청각장애인과 언어장애인을 말하며 청각장애인과 언어장애인은 음성으로 의사소통하는 것에 어려움이 있기 때문에 수화나 구화 등을 이용하여 의사소통을 한다. 그러나 수화는 모든 사람들이 사용하는 통신 수단이 아니기 때문에 수화를 알지 못하는 사람과의 의사소통하는 데 있어 한계가 생길 수밖에 없다. 본 논문에서는 장애인과 비장애인이 어려움 없이 의사소통할 수 있는 수단으로 지화 번역 시스템을 제안하고 설계 및 구현하였다. 립 모션으로 지화를 인식하였고 인식률을 높이기 위해 머신 러닝 기술을 이용하여 지화 데이터를 스스로 학습시켰다. 구현 및 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘 적용으로 인식률 개선이 이뤄졌음을 확인하였다.

FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 (Recognition of Finger Language Using FCM Algorithm)

  • 김광백;우영운
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.1101-1106
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    • 2008
  • 청각장애인들은 건청인에 비해 의사소통의 기회가 적어 원만한 상호관계를 유지하는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 청각장애인들이 구화를 대신해 몸짓이나 손짓을 이용하여 의사를 전달하는 수화를 건청 인들이 대부분 습득하고 있지 않아 청각장애 인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것에서 초래된다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 가능하게 하기 위한 전단계로 FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법 은 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 YCbCr 컬러 공간과 HSI 컬러 공간을 이용하여 피부영역을 검출한 후, 추출된 피부영역에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 두 손의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 두손의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 FCM 알고리즘을 적용하여 지화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상 카메라에서 획득한 지화 영상을 대상으로 실험한 결과, 두 손 영역의 추출과 지화 인식에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.