• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.28-30
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• 2021

본 논문에서는 YOLO (You Only Look Once) 라이브러리를 이용하여 사용자의 손가락 방향을 감지하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 손가락 방향감지 알고리즘의 처리단계는 학습 데이터 관리단계, 데이터 학습 단계, 그리고 손가락 방향감지 단계로 구성된다. 실험 결과, 카메라와 손가락간의 거리는 손가락 방향 감지 정확도에 매우 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 차후 제안 알고리즘의 정확도 및 신뢰도의 개선 후에 이 기능을 커틀봇3 (Turtlebot3)에 적용 할 예정이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.413-415
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• 2021

본 논문은 OpenPose를 활용한 손톱 검출 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 가상 네일아트를 구현한다. OpenPose에 의해 검출된 키포인트들을 기준으로 각 손가락마다 피부색 특징을 이용하여 손가락 영역을 검출한다. 검출된 손가락 영역의 에지 영상에서 손톱 영역을 검출한다. 그리고 나서 손톱 영역에 네일팁을 합성하여 가상 네일아트를 구현한다. 어느 정도 제어된 촬영 환경에서 실험 결과들은 제안된 알고리즘이 손톱 영역을 잘 검출하고 가상 네일아트를 잘 구현하고 것을 보여 주고 있다.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제3권1호
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• pp.9-11
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• 2016

Purpose In this paper we proposed bi-directional hierarchical regression for accurate human finger landmark detection with only using depth information.Materials and Methods Our algorithm consisted of two different step, initialization and landmark estimation. To detect initial landmark, we used difference of random pixel pair as the feature descriptor. After initialization, 16 landmarks were estimated using cascaded regression methods. To improve accuracy and stability, we proposed bi-directional hierarchical structure.Results In our experiments, the ICVL database were used for evaluation. According to our experimental results, accuracy and stability increased when applying bi-directional hierarchical regression more than typical method on the test set. Especially, errors of each finger tips of hierarchical case significantly decreased more than other methods.Conclusion Our results proved that our proposed method improved accuracy and stability and also could be applied to a large range of applications such as augmented reality and simulation surgery.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.345-350
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• 2018

본 연구는 지정맥 인식에 중요한 정맥 패턴 특징검출을 위한 알고리즘이다. 특징검출 알고리즘은 패턴인식 시 인식결과에 많은 영향을 끼치므로 중요하다. 인식률은 손가락 위치 변화에 따라 기준도 변화되므로 저하되는 특징을 가지고 있다. 또한, 손가락에 적외선 광을 조사하여 획득한 영상은 영상 배경과 혈관 패턴을 분리하기에 어렵고, 영상 전처리과정을 수행하므로 검출시간이 증대되는 특징을 가지고 있다. 이를 위해, 제시하는 알고리즘은 영상 전처리과정이 없이 수행되어 검출 시간을 줄일 수 있고, 지정맥 영상에 SWDA(Shifted Waveform Data Analysis) 알고리즘을 적용하여 손가락 마디 위치 및 정맥 패턴 검출이 가능한 특징을 가지고 있다. 적외선 투과율이 낮아 상대적으로 어두운 정맥 영상도 검출 오류 최소화가 가능한 특징을 보였다. 또한, 손가락 마디 위치는 분류 단계에서 기준으로 활용하면 인식률 저하를 보완할 수 있는 특징을 가지고 있다. 추후 손바닥, 손목 등 신체 여러 인식분야에 제안하는 알고리즘을 적용한다면 생체 특징 검출 정확도 향상 및 인식 수행 시간 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1-10
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• 2011

본 논문은 CCTV 관제에서 동작 인식을 위한 색상 기반 손과 손가락 탐지 기술을 제안하였다. 논문의 목표는 피부색을 기반으로 한 손 영역 탐지 및 손동작 인식에 대한 강인한 방법을 제안하는 것이다. 탐지된 손 영역과 손동작 인식 기술은 에어 마우스 및 스마트 TV를 조정하는데 적용될 수 있으며 홈시어터 및 감성 센서를 기반으로 하는 장치들을 조종하기 위하여도 사용될 수 있다. 입력 영상으로부터 손 영역을 구분하기 위하여 색상 기반 윤곽선 추출 방법이 사용되어지고 윤곽이 구분된 손으로부터 y좌표값을 계산하여 손가락 끝점을 탐지한다. 손가락 끝점의 위치를 탐지한 후에, R채널만을 이용하여 추적을 하며 손동작 인식에 있어서 차영상 기법을 적용하여 잡영상 제거와 같은 강인한 면을 보여준다. 제안하는 방법으로 손가락 끝점의 추적과 손동작 인식에 관련된 많은 실험을 진행하였고, 실험 결과는 기존의 방법보다 성능 면에 있어서 96% 이상의 정확도를 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제33권3호
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• pp.415-422
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• 2011

In this paper, we present a novel vision-based method of recognizing finger actions for use in electronic appliance interfaces. Human skin is first detected by color and consecutive motion information. Then, fingertips are detected by a novel scale-invariant angle detection based on a variable k-cosine. Fingertip tracking is implemented by detected region-based tracking. By analyzing the contour of the tracked fingertip, fingertip parameters, such as position, thickness, and direction, are calculated. Finger actions, such as moving, clicking, and pointing, are recognized by analyzing these fingertip parameters. Experimental results show that the proposed angle detection can correctly detect fingertips, and that the recognized actions can be used for the interface with electronic appliances.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1892-1897
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• 2017

본 논문은 붙어 있는 손가락들을 가진 손을 대상으로 한 손가락 개수 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 손가락 사이에 필연적으로 직선형 그림자가 발생한다는 사실을 기반으로 한다. 이 알고리즘은 효율적인 그림자 검출을 위해 손 영역을 엄지손가락 영역과 네 손가락 영역으로 구분하고, 각 영역에서 경계 영상을 생성한다. 각 경계 영상에 직선 검출과 투영 기법을 적용하므로 투영 곡선들이 생성되고, 곡선들의 피크들은 손가락 그림자의 후보들로 검출된다. 그러고는 검출된 피크들에서 손가락 그림자에 의한 피크들만 추출되고 개수된다. 붙어 있는 손가락으로 다양한 형상을 표현하는 손 영상들을 대상으로 한 손가락 개수 실험에서 손가락 수에 따른 개수 성공률이 83.3%에서 100%이고, 전체적으로 93.1%이다. 또한 통제된 조건하에서 손 영상이 생성된다면 실패한 경우들이 충분히 개선될 수 있음을 보여주고 있다.

• 센서학회지
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• 제13권2호
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• pp.85-89
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• 2004

This paper represents the development of high sensitivity photo-sensor for the fluorescence detection in the integrated biological analysis system. The finger-type PIN photodiodes were fabricated as the photo-sensor, and had a high sensitivity ($I_{light}/I_{dark}$ = 8720). The interference filter consisted of $TiO_{2}$ and $SiO_{2}$ was directly deposited on the photodiodes. Deposited filter with 95.5% reflection under 532 nm and 98% transmission over 580 nm exceedingly decreased the magnitude of background signal in the detection. The PDMS micro-fluidic channels are bonded on the photodiode by $O_{2}$ plasma treatment. The detection current was proportional to two primary parameters (light intensity, concentration), and the on-chip detection system could detect fluorescence signals down to 100 nM concentration (LOD = Limit of detection of rhodamine).

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.31-33
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• 2021

본 논문에서는 욜로(You Only Look Once, YOLO) 기반의 손가락 방향 감지 알고리즘을 이용하여 손가락 방향 감지 정확도 향상을 위한 데이터셋을 설계 및 구축하였다. 손가락 방향 감지 성능 향상을 위해 약 200개의 손가락 이미지 데이터셋을 학습하였으며, 손바닥의 각도에 따른 손가락 방향 감지 정확도를 확인하기 위해 서로 다른 각도의 비교군을 각각 50개씩 구성하여 실험하였다. 실험결과, 수평기준 90°도에 근접한 방향에 위치한 손가락 방향 감지 정확도는 다른 각도의 경우보다 더 높게 나옴을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.671-685
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• 2017

We propose a finger detection algorithm for computer mouse control to control the most commonly actions of a computer mouse(left, right and double click, scroll up and down then we add open and close, minimize and maximize a window, control the mouse.) We use a built-in web camera to control the mouse tasks. We detected, segment, then recognize the hand in our previous papers [1, 2]. The user will be able to interact with the computer with the number of fingers detected.