• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권10호
• /
• pp.11-18
• /
• 2011

기존 손가락 추적을 수행하는데 있어 손가락 끝점을 계산하는 방법 중 가장 일반적인 방법은 먼저 피부색정보를 추출한다. 블럽 함수의 블럽 컬러링(Blob Coloring) 알고리즘을 통하여 피부 윤곽선을 계산하고, 그 중 가장 최상위 점을 손가락 끝점으로 정한다. 그러나 이 방법은 구부러진 손가락 상태에서 그것의 위치를 측정할 때 실제 손가락 끝이 아닌 잘못된 위치를 탐지하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 구부러진 손가락 끝점 추적을 위한 컬러 영역 보정 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 방법은 구부러진 손가락 상태에서의 손가락 끝점 추적시 잘못된 곳을 측정하는 문제점을 사용자들의 성향을 통해 미리 예상하고 보정함으로써 성능을 향상시키고자 한다. 제안하는 방법을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 영상인식에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.57-64
• /
• 2014

최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
• /
• pp.267-268
• /
• 2012

본 논문에서는 Google사의 Project glass를 이용한 피아노 연습 어플리케이션을 제안한다. 하지만 아직 이 기기는 발매되지 않았기 때문에 안드로이드 모바일에서 제작중이다. 사용자악보를 database로 간단하게 관리하고, OpenCV라이브러리를 통해 실제 피아노의 위치와 건반을 인식하고, 손가락의 위치 파악과 소리 인식을 통하여 서로 인식한 정보의 일치여부를 확인한다. 그리고 증강현실 기술을 이용하여 게임적인 요소를 추가시켜서 보다 쉽고, 재미있게 실제 피아노 연습을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 피아노 연주 연습하는 방식에서 IT기술을 접목시켜서, 교육과 기술발전에 기여할 수 있음을 보인다. 그리고 앞으로 영상처리 기술이 널리 사용될 것으로 예상되어 미리 기술을 학습하는 효과도 있다.